Development/Big Data, R, ...(885)
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k평균 클러스터링 특징
k평균 클러스터링 특징
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머신러닝 사례(기계학습 활용)
머신러닝 사례(기계학습 활용) · 가장 많이 사용되는 머신러닝 알고리즘들은 이미 알려진 사례를 바탕으로 일반화된 모델을 만들어 의사 결정 프로세스를 자동화하는 것들입니다. · 기계학습의 이러한 방식은 스팸 메일을 분류하거나, 얼굴을 인식하여 사람을 찾거나, 기상예측, 문자 인식 등의 분야에서 다양하게 활용될 수 있습니다. · 영화 추천에서부터 음식 주문, 쇼핑, 맞춤형 온라인 라디오 방송과 사진에서 친구 얼굴을 찾아주는 일까지 최근 많은 웹사이트와 기기가 머신러닝 알고리즘을 핵심 기술로 채택하고 있습니다. · 페이스북, 아마존, 넷플릭스 같은 복잡한 웹사이트들은 여러 가지 머신러닝 모델을 사용하여 구성 요소의 대부분을 만들어냅니다. · 별을 탐구하고 새로운 행성을 찾기 · 새로운 미립자를 발견 · DNA..
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lines()
lines() lines()는 points( )와 마찬가지로 plot()으로 새로운 그래프가 시작된 뒤 그 위에 꺾은선을 추가하여 그리는 목적으로 사용합니다.
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QUICK, DRAW 머신러닝 게임, 머신러닝 경험하기
QUICK, DRAW 머신러닝 게임, 머신러닝 경험하기· QUICK, DRAW 머신러닝 게임 페이지· 세계 최대 낙서 데이터 셋· 게임 시작하기
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세계 최대 낙서 데이터 셋 the world's largest doodling data set
세계 최대 낙서 데이터 셋 the world's largest doodling data set 5천만개 이상의 낙서 그림 데이터셋을 머신러닝연구를 위해 구글은 오픈소스로 공유하고 있습니다. https://quickdraw.withgoogle.com/data 이 중에서 계산기 항목을 선택했습니다. 계산기를 손으로 그린 많은 이미지를 볼 수 있습니다.
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과기정통부, 사람이 중심이 되는 「국가 인공지능 윤리기준」(안) 공개
과기정통부, 사람이 중심이 되는 「국가 인공지능 윤리기준」(안) 공개 · 과기정통부(과학기술정보통신부)에서 어제 발표한 "국가 인공지능 윤리기준안"입니다. · 3대 원칙 10대 세부 요건을 제시되어 있습니다. 3대 원칙인공지능 개발에서 활용에 이르는 전 과정에서 고려되어야할 기준 구분 핵심요건 인권보장 - 인공지능의 개발과 활용은 모든 인간에게 동등하게 부여된 권리를 존중하고, 다양한 민주적 가치와 국제 인권법 등에 명시된 권리를 보장하여야 한다. - 인공지능의 개발과 활용은 인간의 권리와 자유를 침해해서는 안 된다. 프라이버시 보호 - 인공지능을 개발하고 활용하는 전 과정에서 개인의 프라이버시를 보호해야 한다. - 인공지능 전 생애주기에 걸쳐 개인 정보의 오용을 최소화하도록 노력해야 한다. 다양성 존중..