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한빛미디어
실무에 인과추론 적용하기 위한 험난한 5단계 여정
데이터 과학자에게 가장 중요한 접근법, 인과추론
LLM(대규모 언어 모델), 자주 묻는 질문 8가지
파이썬 분산 컴퓨팅 프레임워크, Ray는 무엇인가?
LLM(대규모 언어 모델)은 어떻게 읽고 쓰는 것을 배울까요?
인간은 인공지능의 지배자로 존재할 수 있을까? ①인공지능의 머릿속 들여다보기
사례로 알아보는 머신러닝의 주요 도전 과제
AutoML로 완전한 자동화를 달성할 수 있을까?
현장에서의 기록, ‘데이터 엔지니어’에게 아찔했던 순간
데이터 과학과는 다르다...데이터 엔지니어링이란?
머신러닝의 효용을 끌어올리기 위한 해법, MLOps의 부상
AWS로 추천시스템 쉽고 빠르게 구축하기
[AI, 표와 그림으로 알려 드립니다] 머신러닝을 사용해야 할 때와 사용하지 말아야 할 때
GPT부터 BERT까지 트랜스포머 유니버스를 살펴보았어요
전통적인 프로그래밍의 한계: 개발자 관점에서 본 머신러닝
자연어 처리의 성장...“OOO이 강력한 언어 모델을 탄생시켰다”
캐글 대회에서 가장 많은 우승을...XGBoost란?
데이터, 모든 게 다 준비돼 있어도 실패할 수 있다
쿠버네티스는 아는데, 쿠브플로는 뭐죠?
금융에도 머신러닝의 바람이 분다
머신러닝 업무별 직군 소개, 협업을 위한 워크플로우까지 살펴보기!
인공지능, 머신러닝은 아는데⋯심층 강화학습은 무엇?
인공지능 프로젝트의 자동화⋯머신러닝 파이프라인이 뭔데?
머신러닝 어떻게 해야 할까? 성공하는 머신러닝의 4단계
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