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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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기본 자료형의 메모리 크기, 데이터의 표현 범위를 구하는 공식
기본 자료형의 메모리 크기· 데이터가 메모리 공간을 얼마큼 차지하는냐에 따라서 자료형이 구분되어 집니다.· 자료형의 크기는 sizeof() 함수를 이용하여 확인할 수 있습니다. 구분 설명 n 비트 수(1바이트는 8비트) -2n-1 최소값(MIN) 2n-1-1 최대값(MAX)
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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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Email Address Validation API, 이메일 주소 검증 API
Email Address Validation API 이메일 주소 검증 API https://bit.ly/2Va12ML