Notice
Recent Posts
Recent Comments
| 일 | 월 | 화 | 수 | 목 | 금 | 토 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 2 | 3 | 4 | |||
| 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 | 11 |
| 12 | 13 | 14 | 15 | 16 | 17 | 18 |
| 19 | 20 | 21 | 22 | 23 | 24 | 25 |
| 26 | 27 | 28 | 29 | 30 | 31 |
Tags
- DeepLearning
- 연합학습
- Cypher
- SQL
- 빅데이터
- Graph Ecosystem
- TensorFlow
- 그래프
- RStudio
- TigerGraph
- GSQL
- 분산 병렬 처리
- Python
- graph
- 그래프 질의언어
- 그래프 에코시스템
- 인공지능
- BigData
- spark
- r
- Neo4j
- Graph Tech
- 그래프 데이터베이스
- 딥러닝
- GraphX
- RDD
- SparkML
- graph database
- Federated Learning
- GDB
Archives
- Today
- Total
Hee'World
머신 러닝의 기본단계 본문
1. 데이터 수집
2. 입력 데이터 준비(데이터 크런징)
3. 데이터 분석(데이터 관찰, 인사이트 찾기)
4. 알고리즘 선택/훈련
5. 알고리즘 테스트(검정)
6. 사용하기(운영 배포)
- 머신러닝인액션
'Programming > R' 카테고리의 다른 글
| Sparklyr 설치 (0) | 2017.07.19 |
|---|---|
| kNN 알고리즘 (0) | 2015.05.03 |
| 데이터다루기 (0) | 2015.05.02 |
| [R 머신러닝] 데이터에 맞는 알고리즘 (0) | 2015.05.02 |
| 가설과 검정 (0) | 2015.03.28 |
'Programming/R' Related Articles
more
Comments