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날리지

마이크로소프트는 어떻게 AI의 기회를 분류하고 있는가? 마이크로소프트는 어떻게 AI의 기회를 분류하고 있는가? 필자의 이해를 돕기 위해 리는 우선 자신이 나델라에게 설명했던, 현 세대 머신러닝(ML)의 3가지 층위 분류를 소개했다: 티어 0: 고객들은 마이크로소프트의 사전 학습(Pretrained) 모델에 영역 특화적 카테고리 정도만을 추가해 바로 이용이 가능하다. 이를테면 마이크로소프트의 기계번역 API를 활용해 댓글을 번역하거나, 이 번역 API 서비스에 ‘여성 패션 관련 어휘’ 등 특정 영역 특화적 범주를 추가 적용할 수 있는 것이다. (후자의 경우 이베이가 글로벌 시장을 공략함에 있어 다양한 언어를 지원하는데 활용하고 있는 방식이다.) 티어 1: 이 층위는 ML용도로 최적화된 클라우드 하드웨어나 마이크로소프트의 코그니티브 툴킷(Cognitive Too.. 더보기
트위터 한글 형태소 분석 twitter-korean-text 트위터에서 만든 한국어 처리기 스칼라로 쓰여진 한국어 처리기입니다. 현재 텍스트 정규화와 형태소 분석, 스테밍을 지원하고 있습니다. 짧은 트윗은 물론이고 긴 글도 처리할 수 있습니다. 개발에 참여하시고 싶은 분은 Google Forum에 가입해 주세요. 사용법을 알고자 하시는 초보부터 코드에 참여하고 싶으신 분들까지 모두 환영합니다. ... 중략 트위터에서 제공하는 한국어 형태소 분석기 입니다. 정규화, 토큰화, 어근화, 어구 추출 까지 4단계로 이루어 집니다. 깃허브(GitHub) twitter 페이지로 가면 다운받을 수 있어요. https://github.com/twitter/twitter-korean-text 그리고 메이븐(Maven)을 이용하고 있다면 pom.x.. 더보기
SCI 논문 무료로 다운로드 받을 수 있는 사이트 논문 검색을 하다가 SCI 논문을 무료로 다운로드 받을 수 있는 기능을 제공하는 사이트 하나 발견하였다.논문이란 인간의 위대한 지성을 이용하여 창조주의 그 무한한 세계 중 일부 법칙들을 발견하여 인간사회에 널리 유익을 끼치는 것을 목적으로 하는 것이라 생각한다. 그러므로 어떻게 하든지 그 위대한 지성의 발견이 인간에게 도움이 될 수 있도록, 그 논문이 모든 사람들에게 접근 가능해야 한다고 굳게 믿고 있는 나로서는 논문 데이터베이스를 구입하지 않은 지역에서 좋은 논문을 한편 읽어보는 것은 정말 꿈과 같은 일이다. 그 와중에, 대단한 사이트를 발견하였다. 이름하여 SCI 허브 , 주소는 아래와 같다. http://sci-hub.cc/ 먼저 우리가 익히 알고 있는 Sciencedirect 나, IEEE 에서 .. 더보기
MIT 6.00 컴퓨터 공학과 프로그래밍(Python) 오픈 코스 MIT 6.00 컴퓨터 공학과 프로그래밍(Python) 오픈 코스약 1년 전 by hakawatiMIT 공대에서 컴퓨터 공학과 프로그래밍 소개에 관한 강의가 유튜브에 올라왔다. 최근에 업로드된 강의가 있음에도 이 강의들을 정리한 이유는 아무래도 한글 자막이 잘 되어 있기 때문이다.출처 : MIT OpenCourseWare YouTube교수 : Eric Grimson, John Guttag제 01강 - 연산이란 - 데이터 타입, 연산자 및 변수 소개제 02강 - 연산자와 피연산자 - 분기문, 조건문 그리고 반복문제 03강 - 공통 코드 패턴, 반복 프로그램제 04강 - 기능을 통한 분해 및 추상화, 재귀 소개제 05강 - 부동 소수점, 계통적 명세화, 루트 찾기제 06강 - 이분법, 뉴턴/랩슨, 그리고 리.. 더보기
Machine Learning Summarized in One Picture Machine Learning Summarized in One PicturePosted by Vincent Granville on February 5, 2017 at 10:00pmView BlogHere is a nice summary of traditional machine learning methods, from Mathworks.I also decided to add the following picture below, as it illustrates a method that was very popular 30 years ago but that seems to have been forgotten recently: mixture of Gaussian. In the example below, it is .. 더보기
What IBM, the Semantic Web Company, and Siemens are doing with semantic technologies 더보기

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