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TECHNOLOGY

강화 학습

강화학습은 에이전트, 환경, 상태, 행동 및 보상에 기반하며, 이들 모두에 대해 설명합니다. 에이전트가 작업을 수행; 예를 들어

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인간 수준의 자연어 처리

딥러닝 시대 이전 신경망이 강력한 머신러닝 도구 라기보다 수학적으로 호기심이었던 배우기 힘든 일이었던 이전에 놀랍게도 자연어 처리 (NLP) 에서

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머신러닝 인터뷰 FAQ

  1) 귀납적(inductive) 머신러닝과 연역적(deductive) 머신러닝의 차이점은 무엇입니까? 귀납적 머신러닝에서 모델은 관측된 사례의 집합에서 예제로

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TensorFrames

스칼라와 아파치 스파크를 위한 실험적인 TensorFlow 바인딩.   TensorFrames (TensorFlow on Spark Dataframes)를 사용하면 TensorFlow

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