클래스: 데이터 과학의 기초: 기초

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서비스로서의 기계 학습

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서비스로서의 기계 학습

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- [강사] 기술에 대해 가장 예측 가능한 것 중 하나는 시간이 지남에 따라 모든 것이 더 빠르고, 더 작고, 더 쉽고, 더 좋아진다는 것입니다. 이것이 바로 무어의 법칙의 본질인데, 원래는 회로의 트랜지스터 밀도가 2년마다 두 배로 늘어난다고 했습니다. 하지만 ENIAC에서 일하는 여성들을 생각해 보세요. 그것이 바로 1945년에 최초의 전자 범용 컴퓨터였던 Electronic Numerical Integrator And Computer입니다. 그것은 거대했다. 그것은 방을 가득 채웠고, 그것을 운영하는 데 전체 팀의 사람들이 필요했습니다. 그런 다음 밝은 색상의 릴 투 릴 컴퓨터로 발전했습니다. 그런 다음 나중에 데스크톱 Macintosh로 이동합니다. 아직 Mac Classic II를 가지고 있습니다. 그리고 당신이 깨닫기도 전에, 당신은 당신의 휴대폰으로 10억 달러 규모의 기술 회사를 운영하고 있습니다. 인터넷 시대의 가장 중요한 발전 중 하나는 SAS(Software as a Service)입니다. 일반 버전의 Excel과 같이 자신의 컴퓨터에 로컬로 설치된 응용 프로그램 대신 Excel Online과 같은 온라인 응용 프로그램을 사용한 적이 있을 때를 생각해 보십시오. 그리고 이제 MLaaS(Machine Learning as a Service)를 통해 데이터 과학에서도 유사한 혁명이 일어나고 있습니다. 모든 주요 클라우드 제공업체가 Machine Learning as a Service 오퍼링을 발표했습니다. 여기에는 Microsoft Azure ML 및 Amazon SageMaker, Google Cloud AutoML 및 IBM Watson Machine Learning이 포함됩니다. 이러한 각 회사는 특히 의료 기록을 지시하는 사람들을 위해 전사의 경우 텍스트를 음성으로 변환하고 다시 되돌리는 것과 같은 것을 다루는 다양한 전문 제품을 제공합니다. 자연어 처리를 수행하고 사람들의 질문에 답하고 문제를 빠르고 효율적으로 처리할…

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