전체 글48 금융분야의 머신러닝 기계는 돈을 모으고, 기계는 돈을 배운다! 기계 학습은 금융의 마술을 뿌린다. 돈이 있는 것이 전부는 아니다. 가지고 있지 않다. 전략 교수님은 한 분야에 모든 노력과 자원을 집중해서는 안 된다고 말씀하시곤 하셨습니다. 그 부위가 약해지면 모든 것을 잃는 경향이 있다. 그녀는 사업적인 관점에서 이것에 대해 이야기하곤 했었고, 따라서 매우 이른 시기에 저에게 '잃어버린 벽돌을 쌓는 방법'과 '우리의 층'을 가르쳐주었습니다. 경제학 교수님은 나에게 돈을 현명하게 쓰라고 가르쳐주셨고, 인플레이션도 가르쳐주셨다. 결론: 항상 대체 소득, 다른 출처 또는 추가 수입(돈에 대한 플랜 B)이 있어야 합니다. 우리 재무 교수님이 말씀하시곤 하셨는데, 한 바구니에 모든 계란을 넣지 말라고 하셨어. 리스크를 분산시키고 최.. 2021. 5. 16. 머신러닝과 헬스케어 Netflix, Siri 및 다른 사용자의 구매 행동에 따라 아이템을 추천하는 웹 사이트. 이것들의 공통점은 무엇입니까? 이것들은 기계 학습이 사용되고 있는 실제 사례들이다. 머신러닝(machine learning)은 기계에게 데이터 및 데이터로 작동하는 알고리즘을 제공함으로써 패턴을 인식하는 것을 가르치는 과정이다. 그리고 그것은 여러 가지 다른 방법으로 의료 분야에서 많은 도움을 주었습니다. 많은 부문에서 머신 러닝을 사용하고 있습니다. 의료는 뒤쳐질 수 없습니다! 구글은 암 종양을 식별하기 위한 ML 알고리즘을 개발했고 스탠퍼드는 피부암을 식별하기 위해 이 알고리즘을 사용하고 있다. 전문가들은 기계 학습 과정을 기계의 '훈련'이라고 부르며, 생산되는 출력을 '모델'이라고 한다. 이 모델에는 데이터가.. 2021. 5. 16. 머신러닝과 미래의 교육 교육은 좋은 지식과 흥미를 위한 것이고, 머신 러닝은 좋은 ROI를 위한 것입니다! 이 진술이 어떻게 진실일 수 있을까요? 그것은 진술이기 때문에, 나의 해석은 배움이 인생의 모든 면에서 마술을 할 수 있다는 것이다. 스포츠든 오락이든 단조로운 것이든, 교육과 기술이든 간에 말이다. 기술은 세계를 지배하고 있습니다. 모든 것이 좋은 이유 때문은 아닙니다. 하지만 미션 마스와 같은 이정표는 그것 때문에 성취되었습니다. Chairs to the Nation! (인도가 최초 시도에서 성공적으로 화성 궤도에 우주선을 올려놓은 첫 번째 국가가 되었습니다. 머신러닝에 대해 이야기하자면, 기계가 예시와 경험을 통해 배울 수 있도록 하는 개념이다. 기계들은 코드를 작성하지 않고 그 데이터 대신 일반 알고리즘에 입력된다.. 2021. 5. 16. 신경망 알고리즘 – ANN을 교육하는 방법 1. 목표 이 기계 학습 튜토리얼에서는 상위 신경망 알고리즘을 다룰 것이다. 이러한 신경망 알고리듬은 인공 신경망 훈련을 위해 사용된다. 이 블로그는 신경망의 경사 하강, 진화 알고리듬 및 유전 알고리듬에 대한 심층 학습을 제공한다. 이제 신경망 알고리즘에 대한 학습을 시작하겠습니다. 2. 상위 신경망 알고리즘 신경망의 학습은 연구 중인 모집단의 샘플에 기초하여 이루어진다. 학습 과정 중에 출력 장치에서 제공하는 값과 실제 값을 비교합니다. 그런 다음 모든 단위의 가중치를 조정하여 예측을 개선합니다. 인공 신경망 훈련을 위해 사용할 수 있는 신경망 알고리즘이 많다. 이제 신경망 훈련을 위한 몇 가지 중요한 알고리듬을 살펴보자. 경사 하강 - 함수의 로컬 최솟값을 찾는 데 사용됩니다. 진화 알고리즘 - 생.. 2021. 5. 16. 이전 1 2 3 4 5 6 ··· 12 다음