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- Transfer Learning & Domain Adaptation Advantage: Enables high performance model with a smaller data set. Process: Pre-training(source data set) + Fine-tuning(target data set) Application LLM development(Transformer
- How to run Observer process as a background process (Doc ID 1084681.1) later Oracle Database Cloud Schema Service - Version N/A and later Oracle Database Exadata Cloud Machine (Data.......
- AI 모델 SOAR 적용 https://www.evidentlyai.com/blog/machine-learning-monitoring-data-and-concept-drift 참고
- [iOS] Table of Contents (작성중) Class Protocol Structure Xcode asset 관리 Light/Dark 테마 설정 SwiftUI 앱 구조 (App structure) 네비게이션 데이터와 저장소 (Data 자세분석 커스텀 모델 사용하기 Third-party packages Alamofire Firebase - Firestore Firebase - Storage Firebase - Machine
- [패스트캠퍼스] 데이터분석 강의 - 2주차 학습일지 데이터분석 2주차 강의는 Machine Learning Workflow에 대해 학습하였습니다. 해결해야하는 이슈가 무엇있지, 문제 정리를 잘못하게 되면 잘못된 결과가 발생하기 때문 데이터 수집 분석 문제 정의에 해당되는 Raw Data를 가지고 오는 단계 Web Crawling, Data
- [메모] 머신러닝 책들 O Machine Learning 설명을 Python Library 이용하며 한 책 (1) Pandas 만든 Wes Mckinney 가 쓴 Python for Data Analysis
- [링크] 이계식 교수 (한경대) 머신러닝 딥러닝 파이썬 강의 자료 아래 (1), (2), (3) 책으로 강의를 하셨다. (1) Pandas 만든 Wes Mckinney 가 쓴 Python for Data Analysis 책 (번역서 명: 파이썬 라이브러리를 =9791162241905&orderClick=LEa&Kc= (번역서, 교보 페이지) (2) Aurélien Géron (오렐리앙 제롱) 이 쓴 Hands-on Machine
- 데이터와 AI 원제목은 “A survey on data-efficient algorithms in big data er”입니다. https://journalofbigdata.springeropen.com /track/pdf/10.1186/s40537-021-00419-9.pdf 오늘날 AI와 machine learning의 혁혁한 몇몇 성과는 대규모 데이터베이스의 사용으로 가능하다는