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코스소개:Python은 순수 무료 소프트웨어입니다. 소스 코드와 인터프리터 CPython은 GPL(GNU General Public License) 계약을 따릅니다. 구문은 간결하고 명확하며 그 특징 중 하나는 명령문 들여쓰기로 공백을 강제로 사용하는 것입니다. 풍부하고 강력한 라이브러리를 가지고 있습니다. 다른 언어(특히 C/C++)로 만들어진 다양한 모듈을 쉽게 연결할 수 있어 글루 언어(Glue Language)라고도 불린다.
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코스소개:"JavaScript 학습 가이드"는 JavaScript 지식을 기초부터 고급까지 배울 수 있도록 가르쳐드립니다. 구문, 변수, 이벤트, 데이터 유형, 루프, 비교, 객체 등을 포함하여 학습자가 JavaScript의 초급부터 고급까지 인지 과정을 가질 수 있도록 합니다.
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코스소개:Oracle은 Oracle Corporation의 관계형 데이터베이스 관리 시스템입니다. 데이터베이스 분야에서 늘 선두 자리를 지켜온 제품입니다. Oracle 데이터베이스 시스템은 현재 세계에서 널리 사용되는 관계형 데이터베이스 관리 시스템이라고 할 수 있습니다. 이 시스템은 휴대성이 좋고 사용이 간편하며 강력한 기능을 갖추고 있어 다양한 대형, 중형 및 소형 컴퓨터 환경에 적합합니다. 효율적이고 안정적이며 높은 처리량에 적응할 수 있는 데이터베이스 솔루션입니다.
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코스소개:MongoDB는 현대 애플리케이션 개발자가 클라우드 시대를 준비하는 데 도움이 되는 범용 문서 기반 분산 데이터베이스입니다. 데이터베이스에 있어서 효율성은 결코 유행을 벗어나지 않는 주제입니다.
리눅스를 배우고 싶은데, 배우기 전에 마스터해야 할 지식이 있나요? 그리고 리눅스를 배울 때 추천할 만한 자료가 있나요?
2017-06-06 09:52:57 0 5 885
2021-02-03 16:37:36 0 2 1154
더 이상 보는 법을 배울 수 없습니다. 프롬프트 비디오 로드에 실패했습니다.
2019-12-14 11:00:07 0 0 1057
코스소개:메타러닝은 학습 알고리즘을 최적화하고 최고 성능의 알고리즘을 식별하여 기계 학습 알고리즘이 문제를 극복하도록 돕습니다. 메타 학습, 메타 분류자 및 메타 회귀 기계 학습의 메타 분류자 메타 분류자는 분류 및 예측 모델링 작업에 사용되는 기계 학습의 메타 학습 알고리즘 유형입니다. 다른 분류기에서 예측한 결과를 특징으로 사용하고 최종적으로 그 중 하나를 최종 예측 결과로 선택합니다. 메타 회귀 메타 회귀는 회귀 예측 모델링 작업에 사용되는 메타 학습 알고리즘입니다. 회귀 분석을 사용하여 여러 연구의 결과를 결합, 비교 및 종합하는 동시에 사용 가능한 공변량이 반응 변수에 미치는 영향을 조정합니다. 메타 회귀 분석은 상충되는 연구를 조정하거나 서로 일치하는 연구를 확인하는 것을 목표로 합니다. 메타러닝에는 어떤 기술이 사용되나요? 메타 학습에 사용되는 몇 가지 방법은 다음과 같습니다.
2024-01-24 논평 0 675
코스소개:메타러닝이란 새로운 작업에 빠르게 적응하기 위해 여러 작업에서 공통적인 특징을 추출하여 학습 방법을 탐색하는 과정을 말합니다. MAML(Related Model-Agnostic Meta-Learning)은 사전 지식 없이 다중 작업 메타학습을 수행할 수 있는 알고리즘입니다. MAML은 여러 관련 작업을 반복적으로 최적화하여 모델 초기화 매개변수를 학습하므로 모델이 새로운 작업에 빠르게 적응할 수 있습니다. MAML의 핵심 아이디어는 경사하강법을 통해 모델 매개변수를 조정하여 새로운 작업에 대한 손실을 최소화하는 것입니다. 이 방법을 사용하면 적은 수의 샘플로 모델을 빠르게 학습할 수 있으며 상대적으로 높은 학습률을 갖습니다.
2024-01-22 논평 0 1281
코스소개:메타러닝의 모델 선택 문제에는 구체적인 코드 예제가 필요합니다. 메타러닝은 머신러닝의 한 방법으로, 학습을 통해 스스로 학습하는 능력을 향상시키는 것이 목표입니다. 메타러닝에서 중요한 문제는 모델 선택, 즉 특정 작업에 가장 적합한 학습 알고리즘이나 모델을 자동으로 선택하는 방법입니다. 전통적인 기계 학습에서 모델 선택은 일반적으로 인간의 경험과 도메인 지식에 따라 결정됩니다. 이 접근 방식은 때로는 비효율적이며 대량의 데이터와 모델을 최대한 활용하지 못할 수도 있습니다. 따라서 메타러닝의 출현은 모델 선택 문제에 대한 새로운 접근 방식을 제공합니다.
2023-10-09 논평 0 1372
코스소개:비지도 학습의 특성 학습 문제에는 특정 코드 예제가 필요합니다. 기계 학습에서 특성 학습은 중요한 작업입니다. 비지도 학습에서 특성 학습의 목표는 레이블이 지정되지 않은 데이터에서 유용한 특성을 발견하여 이러한 특성을 추출하고 후속 작업에 활용할 수 있도록 하는 것입니다. 이 기사에서는 비지도 학습의 기능 학습 문제를 소개하고 몇 가지 구체적인 코드 예제를 제공합니다. 1. 특성 학습의 중요성 특성 학습은 기계 학습에서 중요한 의미를 갖습니다. 일반적으로 데이터의 차원성은 매우 높으며 중복된 정보도 많이 포함되어 있습니다.
2023-10-09 논평 0 1252