데이터 준비에서 하드웨어 선택까지··· '머신러닝 트레이닝' 안내서
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2020.05.12
머신러닝(ML)을 제대로 활용하기 위한 기본 전제는 모델을 적절히 훈련시키는 것이다. 데이터로부터 신뢰할 만한 결과를 도출해내는데 참고할 만한 12가지 조언을 정리했다. 머신러닝은 오늘날 가장 실용적인 AI 응용 기술이라고 ...
"파이토치"냐 "텐서플로우"냐, 딥 러닝 프레임워크 선택 가이드
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2019.08.28
모든 회귀(regression) 또는 분류(classification) 문제를 딥 러닝(deep learning)으로 풀어야 할 필요는 없다. 그렇게 따지면 모든 회귀 또는 분류 문제를 머신러닝으로 풀어야 할 필요도 없다. 결국 많은 데이터 집합은 분...
“데이터 과학자 없는 머신러닝” AutoML의 이해
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2019.08.26
머신러닝(전통적인 머신러닝과 딥러닝 모두) 사용을 가로막는 두 가지 가장 큰 장애물은 기술력과 컴퓨팅 자원이다. 여기서 컴퓨팅 자원 문제는 가속 하드웨어(고성능 GPU를 탑재한 컴퓨터 등)를 구매하거나 클라우드의 컴퓨팅 자원(예를 들어 GPU, TPU...