Name: [ 중고 ] 단행본(실용) [정보과학] 머신러닝 트레이닝 데이터를 알 수 있는 책 / 요시자키 테츠로
Brand: Bunjang X Mercari
Price: 32680 KRW
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[ 중고 ] 단행본(실용) [정보과학] 머신러닝 트레이닝 데이터를 알 수 있는 책 / 요시자키 테츠로

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관리번호: BO3980190 출시일: 2023/07/03 제조사: 오옴사 모델번호: - 상태: 0001 보통 상품명: [ 중고 ] 단행본(실용) ≪정보과학≫ 머신러닝 트레이닝 데이터를 알 수 있는 책 / 요시자키 테츠로 정보과학 [ 내용 소개 ] 핵심은 트레이닝 데이터에 있다 미국을 비롯하여 유럽이나 중국 등을 중심으로 AI (머신러닝) 및 딥러닝을 활용한 유스케이스나 비즈니스 모델 등이 크게 진화하고 있으며, 일본 국내에서도 자동차, 제조, 건축 토목, 공공기관, e커머스 등 다양한 업종에서 머신러닝 및 딥러닝의 적용이 진행되고 있습니다. 이처럼 AI에 사용되는 머신러닝을 높은 정밀도와 확률로 만들기 위해서는 높은 품질, 다양한 조건의 분포, 전개가 풍부한 트레이닝 데이터를 준비하는 것이 성공의 열쇠라고 할 수 있습니다. 본서에서는 트레이닝 데이터의 성질에 초점을 맞추어 해설을 진행합니다. [ 목차 ] 제1장 머신러닝과 트레이닝 데이터 1.1 프로그래밍 관점에서 본 머신러닝 1.2 트레이닝 데이터의 위치 설정 제2장 데이터 활용이란 2.1 DX에서 디지털 퍼스트로 2.2 경영자는 무엇을 생각해야 하는가 2.3 엔지니어가 생각하는 것 2.4 머신러닝을 둘러싼 과제 2.5 실행해야 할 것 제3장 다양한 유스케이스 3.2 기계 번역 3.3 이미지 인식 3.4 동영상 3.5 챗봇 보이스봇 3.6 자연어 처리 3.7 개체명 추출 3.8 포인트 오브 인터레스트 ( POI ) 3.9 자동차 관련 기술 3.10 ARVR 메타버스 3.11 기타 제4장 트레이닝 데이터 4.1 음성 데이터 4.2 이미지 4.3 동영상 4.4 센싱 데이터 ( 3D 점군 데이터 ) 4.5 신세틱 데이터 제5장 데이터 어노테이션 5.1 프리라벨링 데이터 5.2 음성 데이터로부터의 어노테이션 5.3 텍스트 데이터의 어노테이션 5.5 어노테이션 포맷 제6장 어노테이션 툴 6.1 데이터 수집 6.2 프로젝트 정의 6.3 데이터 관리 및 할당 6.4 음성계 6.5 텍스트계 6.6 이미지 동영상계 6.7 3D 점군 데이터 6.8 품질 체크 공정 6.9 데이터 정리 제7장 데이터 보안 7.1 관련 법률 7.2 데이터 보안에 대하여 7.3 AI 윤리 제8장 트레이닝 데이터의 중요성

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