확실히 알아두면 만사가 편해지는 머신러닝 10가지 알고리즘 | 요즘IT
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Java도 원래 서버/엔터프라이즈용이 아니라 클라이언트 용이었는뎅..
그래서 문법이 그런 것. 사실 서버 프로그래밍에는 대체로 OOP가 잘 맞지 않는데.. 그래서 Java로 서버 프로그래밍하려면 성능 문제와 코딩의 불편함이 있었던 것..(최근에서야 많이 좋아짐)
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2024년 3월 8일 오전 9:21
댓글 2
OOP로 서버프로그래밍을 했을 때 성능적 이슈는 무엇있을까요?
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기본적으로 알아야 할 머신러닝 알고리즘 10
머신러닝을 공부하면서 늘 헤깔리는 것중에 하나가 알고리즘 부문인 거 같습니다. 마침, 이 알고리즘을 깔끔하게 정리한 글이 있어 공유해 봅니다.
데이터 영역에 관심있는 분들 뿐만 아니라 머신러닝이나 AI에 관심있는 분들은 원문을 꼭 일독하시길 강추(!)합니다~^^
📜 지도학습
👉 선형회귀, 로지스틱 회귀, K-최근접 이웃, 나이브 베이즈, 결정 트리, 랜덤 포레스트, XG부스트, 라이트GBM,
📜 비지도학습
👉 K-평균 군집화, 주성분 분석(PCA)
🔔 선형 회귀(Linear Regression)
🚩 문제 유... 더 보기
IT 회사의 업무에서, 지금까지는 디자이너와 특히 개발자가 병목이었는데, 대 AI 시대에는 기획자가 병목이 될 수도 있겠다. 조금이라도 규모가 있는 기업에서의 가장 큰 병목은 보통 의사결정자라는 것을 생각해보면 그렇다.
즉, 실무보다 의사결정을 AI에게 맡기는 것이 병목을 해소할 수 있는 가장 확실한 방법이며, 그러므로 부장님과 사장님을 AI로 대체하는 것이야말로 인류의 번영을 위한 가장 빠른 지름길이다. (아님. 아니 맞나?!)
데이터 분석가의 뇌구조가 궁금하다면?
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AI(LLM) 애플리케이션의 발전 속도가 AI 지능(능력)의 발전 속도를 따라가지 못하고 있는 상태가 되었다. 즉, 이제 AI가 부족한 것이 문제가 아니라, AI의 능력을 100% 활용하지 못하고 있는 것이 문제인 상태가 되었다는 이야기.
