MACHINE LEARNING
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Chat-GPT 장난 아니구나MACHINE LEARNING 2023. 2. 4. 20:03
다이어트에 대해 글을 써 달라고 하니, 아래와 같은 글을 써 줬다. 별다른 고민 없이 주제만 하나 던졌는데, 저렇게 써주다니 대단하다. 왜 요즘들어 여기저기서 난리가 났는지 알거 같다. 건강한 라이프스타일 만들기: 다이어트, 운동 및 진행 상황 추적 가이드 소개 다이어트의 정의 다이어트는 체중 조절, 건강 개선 또는 특정 영양 목표 달성을 위해 음식이나 음료 섭취를 의도적으로 제한하는 것을 말합니다. 여기에는 칼로리 섭취를 줄이고 체중 감량을 촉진하는 데 도움이 되는 균형 잡히고 지속 가능한 식사 계획을 만드는 것이 포함됩니다. "다이어트"라는 용어는 종종 빠른 체중 감량을 목표로 하는 단기적이고 제한적인 식사 계획과 관련이 있지만 잘 계획되고 균형 잡힌 식단은 건강한 체중을 유지하고 전반적인 건강을 개..
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대용량 데이터의 저장 : 빅데이터 및 필요한 저장 장치의 유형 정의MACHINE LEARNING 2019. 7. 22. 07:14
이 글은 ComputerWeekly 에 올라온 글을 번역한 것입니다. 저자에게 번역에 대한 허가를 받지 않았기에, 언제든 삭제 될 수 있습니다. 오역이 있을 수 있으니, 가능하면 원글을 읽는 것이 좋습니다. 대용량 데이터의 저장 : 대용량 데이터 분석을 사용하는 컴퓨팅 / 스토리지 시스템 구성 요소의 종류는 무엇입니까? 지난 1~2 년 동안 비즈니스 IT에서 빅데이터가 핵심 단어로 떠올랐습니다. 서플라이어가 마케팅 자료로 빅데이터를 다양하게 활용하려고 하기 때문에 쉽게 시니컬해질수 있습니다. 빅데이터 란 무엇입니까? 빅데이터 현상에 대한 가장 단순한 설명은 한편으로는 다량의 데이터에 관한 것이고 다른 한편으로는 대용량 데이터 세트에 대한 분석 입니다. 표면적으로는 데이터의 양이나 분석 요소 중 어느 것도..
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MapReduceMACHINE LEARNING 2019. 6. 11. 07:38
이 글은 WorDS 에 올라온 글을 번역한 것입니다. 저자에게 번역에 대한 허가를 받지 않았기에, 언제든 삭제 될 수 있습니다. 오역이 있을 수 있으니, 가능하면 원글을 읽는 것이 좋습니다. Map-Reduce는 분산된 데이터 처리를 단순화하는 확장 가능한 프로그래밍 모델입니다. Map-Reduce는 Mapping, Shuffling 및 Reducing의 세 가지 주요 단계로 구성됩니다. Map-Reduce 작업을 쉽게 할 수 있는 방법은 대규모 작업을 여러 사람에게 '위임'한 다음 각 작업 결과를 결합하여 최종 결과를 산출하는 것입니다. 포인트를 가져 오는 예를 들어 봅시다. 방금 이 위대한 소식을 사무실에서 들었고 모든 동료를 위해 파티를 열었습니다! 저녁 식사를 위해 파스타 요리를 하기로 결정했습니..
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데이터 과학의 5가지 PMACHINE LEARNING 2019. 5. 31. 07:05
이 글은 WorDS 에 올라온 글을 번역한 것입니다. 저자에게 번역에 대한 허가를 받지 않았기에, 언제든 삭제 될 수 있습니다. 오역이 있을 수 있으니, 가능하면 원글을 읽는 것이 좋습니다. 데이터 과학은 데이터에서 지식을 추출하는 것에 관한 것입니다. WorDS 센터에서는 데이터 과학을 사람, 프로세스, 계산 및 빅 데이터 플랫폼, 특정 목적 및 프로그래밍 가능성을 결합한 다방면의 기술로 정의합니다. 이러한 간행물로 이어지는 데이터 제품의 간행물 및 출처는 데이터 과학에서도 중요합니다. 사람(People) : 데이터 과학자는 과학 또는 비즈니스 영역 지식을 비롯하여 다양한 주제에 대한 기술을 보유한 사람들로 종종 간주됩니다. 통계, 기계 학습 및 수학 지식을 사용한 분석; 데이터 관리, 프로그래밍 및 ..
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빅 데이터MACHINE LEARNING 2019. 5. 29. 07:32
이 글은 WOrDS 에 올라온 글을 번역한 것입니다. 저자에게 번역에 대한 허가를 받지 않았기에, 언제든 삭제 될 수 있습니다. 오역이 있을 수 있으니, 가능하면 원글을 읽는 것이 좋습니다. 요즘 '빅 데이터'라는 용어가 모든 곳에서 보여집니다. '빅 데이터'는 전통적인 데이터베이스 시스템을 사용하여 관리하기 어려운 데이터 세트를 지칭하기 위해 사용됩니다. 또한, 단일 서버에서 처리하기에는 너무 큰 데이터 모음에 대해서 포괄적인 용어로도 사용됩니다. 어떤 사람들은 이 용어를 단순히 "많은 데이터"를 의미하는 것으로 사용합니다. 그렇다면 빅 데이터는 정확히 무엇입니까? '빅'의 정확한 사양은 파악하기 어렵습니다. 한 조직에서 큰 것으로 간주되는 것이 다른 조직에서는 작을 수 있습니다. 현재 대규모의 데이터..
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빅 데이터 : 혁신, 경쟁 및 생산성을 위한 개척자MACHINE LEARNING 2019. 5. 21. 07:49
코세라의 빅데이터 스페셜코스 수강중 제공받은 보충자료를 추후에도 볼 수 있게 번역한 글입니다. 원문 저자에게 번역과 관련하여 승인 받지 않아, 추후 삭제 될 수 있습니다. 오역이 있을 가능성이 매우 높으니 가능한 원문을 읽기 바랍니다. 원문링크 : https://www.mckinsey.com/business-functions/digital-mckinsey/our-insights/big-data-the-next-frontier-for-innovation 빅 데이터는 경쟁 정책의 핵심 기반이 될 것이며, 올바른 정책과 실현 요인이있는 한 생산성 증가, 혁신 및 소비자 잉여의 새로운 흐름을 뒷받침합니다. MGI의 연구에 따르면 우리 세계의 데이터 양이 폭발적으로 증가하고 있으며, 소위 빅 데이터 (big da..
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빅데이터와 오늘날 비즈니스 모델의 창조적 파괴MACHINE LEARNING 2019. 4. 5. 13:35
코세라의 빅데이터 스페셜코스 수강중 제공 받은 문서를 학습하기 위해 번역한 내용입니다. 원본은 아래 첨부파일을 확인하시면 됩니다. 빅데이터는 기존 기술로는 처리하기가 사실상 불가능한 엄청나게 큰 데이터 세트로, 이를 활용하는 법을 배우는 기업들에게 큰 이점을 제공한다. 유명한 20세기 경제학자 조지프 슘페터(Joseph Schumpeter)는 “혁신은 그들의 본성 덕분에 큰 발전과 큰 변화를 암시한다 ... 그 이후에는 그전에 최적이었던 ‘일을 하는 방법’은 거의 남아 있지 않게 된다.”고 말했다. 슘페터의 말은 빅데이터가 오늘날의 비즈니스 모델을 창조적으로 파괴할 가능성이 있다는 것을 보여준다. 세상은 매일 매 순간 데이터가 넘쳐나고, 속도가 느려지지 않는다. 2012년에만 2.5제타바이트(1 제타 바..
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Overfitting vs. Underfitting: 개념적 설명MACHINE LEARNING 2018. 6. 2. 06:38
Overfitting vs. Underfitting: 개념적 설명영어를 배우고 싶다고 해 봅시다. 당신은 언어에 대한 사전 지식이 없지만 가장 위대한 영어 작가는 윌리엄 셰익스피어라고 들었습니다. 자연스런 행동은 도서관에 갇혀서 그의 작품을 암기하는 것일겁니다. 1년 동안 공부를 한 후, 당신은 공부를 마치고 뉴욕으로 가서 "좋은 새벽이네, 친구!" 라고 인사할 것이고, 반응으로 "미친" 이라고 중얼거림과 경멸하는 표정을 볼 수 있을 것입니다.침착하게 당신은 다시 시도할 것입니다. "친애하는 신사분, 우리의 친절한 숙녀분은 어떻게 지내시나요?" 또 다른 실패와 도망치게 될 것입니다. 세 번째 시도가 실패한 후에 당신은 혼란 스럽습니다. 정말 부끄러운 일입니다. 당신은 방금 모델링에서 가장 기본적인 실수 ..