기계 학습-소개

오늘날의 인공 지능 (AI)은 블록 체인과 양자 컴퓨팅의 과대 광고를 훨씬 능가했습니다. 이는 일반인이 거대한 컴퓨팅 리소스를 쉽게 사용할 수 있기 때문입니다. 개발자는 이제 새로운 기계 학습 모델을 생성하고 더 나은 성능과 결과를 위해 기존 모델을 재교육 할 때이를 활용합니다. HPC (고성능 컴퓨팅)의 쉬운 가용성으로 인해 기계 학습 기술을 보유한 IT 전문가에 대한 수요가 갑자기 증가했습니다.

이 튜토리얼에서는 다음에 대해 자세히 배울 것입니다.

머신 러닝의 핵심은 무엇입니까?

• 머신 러닝에는 어떤 유형이 있나요?

• 기계 학습 모델을 개발하는 데 사용할 수있는 다른 알고리즘은 무엇입니까?

• 이러한 모델을 개발하는 데 사용할 수있는 도구는 무엇입니까?

• 프로그래밍 언어 선택은 무엇입니까?

• Machine Learning 애플리케이션의 개발 및 배포를 지원하는 플랫폼은 무엇입니까?

• 어떤 IDE (통합 개발 환경)를 사용할 수 있습니까?

• 이 중요한 영역에서 기술을 빠르게 업그레이드하는 방법은 무엇입니까?