전체 글103 행복한 우리 집을 꾸미기 위한 거실 풍수 인테리어 행복한 우리 집을 꾸미기 위한 거실 풍수 인테리어 다음은 거실 풍수 인테리어에 대한 몇 가지 팁입니다. 누구나 할 수 있는 간단하고 쉬운 방법으로 행복이 넘치고 재물이 들어오는 집으로 만드는 길을 알려드립니다. 거실 창가의 경우 소파 옆에 가족의 눈높이보다 낮은 화분을 놓고 잎이 무성한 화분에 작고 아담하고 잎이 무성한 관엽식물을 주방과 거실 사이에 심어 놓으면 가장의 사회생활이 도움이 됩니다. 햇빛이 강하게 비치는 창가에 화분을 놓고 거실 창가에 아직 피지 않은 식물의 작은 화분을 놓으면 외부에서 들어오는 에너지를 정화해 줍니다. 같은 종류의 화분은 서로 경쟁하여 혼동을 줄 수 있으므로 한 장소에 가까이 두지 않는 것이 좋습니다. 가족의 마음이 모이는 곳. 집의 심장이기도 하다. 거실의 에너지가 차단되.. 2022. 2. 28. 딥러닝 신경망을 위한 앙상블 학습 방법 딥러닝 신경망을 위한 앙상블 학습 방법 여러 모델의 예측을 결합하여 성능을 개선하는 방법 딥 러닝 신경망은 비선형 방법입니다. 향상된 유연성을 제공하고 사용 가능한 교육 데이터의 양에 비례하여 확장할 수 있습니다. 이 유연성의 단점은 확률적 훈련 알고리즘을 통해 학습한다는 것입니다. 즉, 훈련 데이터의 세부 사항에 민감하고 훈련할 때마다 다른 가중치 집합을 찾을 수 있으므로 차례로 다른 예측을 생성할 수 있습니다. 일반적으로 이를 분산이 큰 신경망이라고 하며 예측에 사용할 최종 모델을 개발하려고 할 때 답답할 수 있습니다. 신경망 모델의 분산을 줄이는 성공적인 접근 방식은 단일 모델 대신 여러 모델을 훈련하고 이러한 모델의 예측을 결합하는 것입니다. 이를 앙상블 학습이라고 하며 예측의 분산을 줄일 뿐만 .. 2022. 2. 27. 딥 러닝에 대해 알아야 할 5가지 중요한 기술 딥 러닝에 대해 알아야 할 5가지 중요한 기술 딥 러닝은 지난 몇 년 동안 매우 중요해진 인공 지능 및 머신 러닝 알고리즘 의 특정 유형인 심층 신경망 아키텍처를 사용하는 데이터 마이닝 프로세스입니다 . 딥 러닝 애플리케이션이 곧 당신의 삶에 영향을 미칠 것으로 예상됩니다. 딥 러닝 을 사용하면 명시적으로 프로그래밍하지 않고도 복잡한 작업을 완료하는 방법을 기계에 가르칠 수 있습니다. 인공지능 시대로 접어들고 있다그리고 기계 학습. 오늘날 인간이 하고 있는 많은 일을 기계가 하게 될 미래. 과거에는 문제를 해결하는 방법을 단계별로 컴퓨터에 명시적으로 프로그래밍해야 했습니다. 여기에는 많은 if-then 문, for 루프 및 논리 연산이 포함됩니다. 미래에 기계는 문제를 해결하는 방법을 스스로 가르칠 것입.. 2022. 2. 27. 딥 러닝 알고리즘 소개 딥 러닝 알고리즘 소개 딥 러닝 알고리즘은 신경망에서 여러 계층의 뉴런으로 구성된 모델을 개발하는 데 사용됩니다. 이러한 각 데이터는 다음 계층에 대한 데이터를 나타냅니다. 이미지 데이터처럼 구조화되지 않은 대부분의 데이터 세트에는 수백만 개의 기능이 있을 수 있습니다. 이 엄청난 수의 기능으로 인해 기계 학습 알고리즘을 사용하는 것이 불가능해집니다. 딥 러닝 알고리즘은 신경망의 각 계층에서 이동하는 동안 이러한 유형의 데이터에 대해 점진적으로 더 많이 학습할 수 있습니다. 딥 러닝 알고리즘 딥 러닝 모델을 만들려면 여러 알고리즘을 작성하고 함께 혼합하고 뉴런 네트워크를 만들어야 합니다. 딥 러닝은 계산 비용이 많이 듭니다. 딥 러닝 모델을 지원하기 위해 Tensor Flow, Py-Torch, Chai.. 2022. 2. 26. 머신 러닝 대 딥 러닝의 차이 무엇에 대한 혼란입니까? 머신 러닝 대 딥 러닝의 차이 무엇에 대한 혼란입니까? "머신 러닝"과 "딥 러닝"이라는 용어는 종종 같은 의미로 사용되지만 실제로는 상당히 다릅니다. 머신 러닝은 컴퓨터가 명시적으로 프로그래밍하지 않고도 데이터에서 학습할 수 있도록 하는 인공 지능 유형입니다. 반면에 딥 러닝은 신경망을 사용하여 데이터 표현을 학습하는 기계 학습의 하위 분야입니다. 그렇다면 머신 러닝과 딥 러닝의 차이점은 무엇입니까? 차이점을 알기 위해 그것들이 무엇인지 알아봅시다. 머신 러닝이란 무엇입니까? 머신 러닝은 컴퓨터에 명시적으로 프로그래밍하지 않고도 학습할 수 있는 능력을 제공하는 인공 지능의 한 분야입니다. 머신 러닝은 데이터에서 학습할 수 있는 알고리즘의 연구 및 구성을 탐구합니다. 이러한 알고리즘은 명시적으로 프로그래.. 2022. 2. 25. 인공 지능, 기계 학습 및 딥 러닝의 차이점은 무엇입니까? 인공 지능, 기계 학습 및 딥 러닝의 차이점은 무엇입니까? 이것은 오랫동안 기술 저널리스트인 Michael Copeland가 딥 러닝의 기초를 설명하는 여러 부분으로 구성된 시리즈 중 첫 번째입니다. 인공 지능은 미래입니다. 인공 지능은 공상 과학입니다. 인공 지능은 이미 우리 일상의 일부입니다. 그 모든 진술은 사실이며, 당신이 언급하는 AI의 맛에 달려 있습니다. 예를 들어, 구글 딥마인드의 알파고 프로그램이 올해 초 보드게임 바둑에서 한국의 마스터 이세돌을 물리쳤을 때 미디어에서는 AI, 머신 러닝, 딥 러닝이라는 용어를 딥마인드가 어떻게 이겼는지 설명하는 데 사용했습니다. 그리고 이 세 가지 모두 알파고가 이세돌을 꺾은 이유 중 일부다. 그러나 그것들은 같은 것이 아닙니다. 그들의 관계를 생각하는.. 2022. 2. 24. 이전 1 2 3 4 5 6 ··· 18 다음
