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classification model
Definition
Translation of "classification model" in Korean
Definition NEW
분류 모델
And finally, there's the data classification model itself.
마지막으로, 데이터 분류 모델 자체를 들 수 있습니다.
You can perform automated training to search for the best classification model type, including decision trees, discriminant analysis, support vector machines, logistic regression, nearest neighbors, and ensemble classification.
자동화된 훈련을 수행하여 결정 트리, 판별분석, 서포트 벡터 머신, 로지스틱 회귀, 최근접이웃, 앙상블 분류 등 최적의 분류 모델 유형을 검색할 수 있습니다.
The resulting data classification model can then be used to either build a business case around current enterprise storage practices or to facilitate the implementation of storage-related program recommendations.
그 결과 얻게 되는 데이터 분류 모델은 현재의 엔터프라이즈 스토리지 관행에서 비즈니스 사례를 남기거나 스토리지 관련 프로그램 권장 사항 구현을 촉진시키는 데 사용될 수 있습니다.
By aligning the detailed storage services with the value of the data in each group, your organization can utilize a completed data classification model to drive overall data management optimization.
조직은 상세한 스토리지 서비스와 각 그룹에 있는 데이터의 가치를 알맞게 정렬함으로써 완성된 데이터 분류 모델을 통해 전반적인 데이터 관리를 최적화시킬 수 있습니다.
For example, a classification model that predicts credit risk could be developed based on observed data for many loan applicants over a period.
예를 들어, 신용 위험을 예측하는 분류 모델은 기간 동안 많은 대출 신청자에 대한 관찰된 데이터를 기반으로 개발될 수 있습니다.
The resulting data classification model that you create can then be used to facilitate the implementation of storage-related program recommendations.
이렇게 생성된 데이터 분류 모델은 스토리지 관련 프로그램 요구 사항의 이행을 촉진하는 데 사용될 수 있으며,
The paper asserts that with effective planning, a data classification model can be used to validate current enterprise storage practices - or to facilitate implementation of storage-related program recommendations.
효과적인 계획을 수립할 경우 데이터 분류 모델을 사용하여 현재 기업 스토리지 정책을 검증하거나 스토리지 관련 프로그램 권장 지침의 실행을 촉진할 수 있음을 강조하여 설명하고 있습니다.
Once the required data has been collected, you can populate your data classification model framework.
필요한 데이터가 수집되면 데이터 분류 모델 프레임워크 (서류 또는 데이터베이스의 형태) 에
Interview questionnaires to guide the gathering of detailed information from key stakeholders and users, and a system application-mapping tool such as the aforementioned, are also essential to creating a viable data classification model.
핵심 담당자 및 사용자에게서 자세한 정보를 수집하기 위한 인터뷰 질문지와 앞서 설명한 시스템 애플리케이션 매핑 툴 역시, 실용적인 데이터 분류 모델을 만드는 데 필수적인 요소입니다.
As mentioned earlier, the output of a data classification effort is a populated data classification model that is actionable.
앞서 언급했듯이 데이터 분류를 통해 데이터가 자동으로 입력되는 효율적인 데이터 분류 모델을 구축할 수 있습니다.
For example, a natural language processing classification model could determine whether an input sentence was in French, Spanish, or Italian.
예를 들어, 자연어 처리 분류 모델은 입력 문장이 프랑스어인지, 스페인어인지 혹은 이탈리아어인지 여부를 판별함.
The resulting data classification model outlined two classes of criticality, Critical Business Data and Non-Critical Data.
이에 따라 구성된 데이터 분류 모델은 비즈니스 크리티컬 데이터와 Non- 크리티컬 데이터 수준의 중요도가 지정된 두 가지 클래스로 구분됩니다.
The Model Server library has a Model Zoo with 10 pre-trained deep learning models, including the SqueezeNet 1.1 object classification model.
모델 서버 라이브러리에는 SqueezeNet 1.1 객체 분류 모델을 비롯하여 사전 학습된 딥 러닝 모델 10개가 포함된 Model Zoo가 들어 있습니다.
Synonyms and analogies of "classification model" in English
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