Learning data sets for machine learning exist in various formats according to application fields and data types, and thus it is difficult to effectively process data and apply them to machine learning.
기계학습을 위한 학습 데이터세트는 응용 분야와 데이터 종류에 따라 다양한 형식으로 존재하고 있어 효과적으로 데이터를 처리하고 기계학습에 적용하기에 어려움이 따른다.
In this blog, we list some of the most popular books for machine learning beginners or for anyone curious about machine learning.
이 문서에서는 기계 학습 초보자 또는 배우는 데 호기심이 있는 모든 사람에게 가장 인기 있는 리소스 몇 가지를 살펴보겠습니다.
We acknowledge the potential for machine learning and related systems to be used to promote human rights, but are increasingly concerned about the capability of such systems to facilitate intentional or inadvertent discrimination against certain individuals or groups of people.
우리는 기계 학습 및 관련 시스템이 인권을 증진시키는 데 사용될 가능성이 있다는 점을 인정하지만, 특정 개인이나 집단에 대한 의도적 또는 비의도적인 차별을 조장하는 시스템의 능력을 점점 더 우려하고 있다.
Building and deploying microservices, running batch jobs, for machine learning applications, and moving existing applications into the cloud are just some of the popular use cases for containers.
마이크로서비스 구축 및 배포, 배치 작업 실행, 기계 학습 애플리케이션에 사용 가능, 기존 애플리케이션을 클라우드로 이동하는 기능 등은 컨테이너에 대해 잘 알려진 사용 사례 중 일부일 뿐입니다.
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