Breakthroughs in AI and Machine Learning help solve health care challenges

내 사랑하는 이모가 유방암으로 인해 목숨을 잃었고 나에게 잊을 수없는 인상 개인 드라이브와 혁신적인 정신은 Anant Madabhushi 교수의 혁신적인 발견 Case Western Reserve University

내 연구는 인공 사용에 중점을 둡니다 질병의 존재를 진단하는 지능 및 기계 학습 또한 치료를 개인화하십시오 즉, Madabhushi와 그의 팀 50 명 이상의 연구자들이 컴퓨터 교육을 넘어서 스캔 또한 제공 할 치료법을 결정하는 데 도움이되는 기술을 적용합니다 누가 더 공격적인 질병을 앓고 있는지 예측할 수 있습니다

따라서 수술 만 필요할 수도있는 화학 요법이 필요합니다 또한 스캔에서 발견 된 문제가 필요한지 확인하는 방법을 식별했습니다 확고한 진단을위한 더 침습적 인 절차 모두 폐가 무섭다 암 많은 사람들이 매년 폐암 검진을 받고 있으며 그들 중 많은 곳에서 폐 결절을 찾으십시오

우리가 가진 경향이있는 환자에서 찾은 것 암성 결절 결절을 공급하는 혈관이 매우 꼬여 있습니다 뒤얽힌 양성 결절이있는 환자의 경우 혈관이 훨씬 매끄 럽습니다 덜 복잡한 나는 당신이 결절 밖을 봐야하는 것처럼 그것에 대해 결코 배운 적이 없습니다

점점 더 많은 환자의 생명을 구할 수있는 큰 잠재력이 있습니다 Madabhushi의 연구는 암을 넘어서까지 확장됩니다 당뇨병 성 망막증 전 세계적으로 증가하는 문제입니다 우리는 일반적으로 더 많은 환자를 치료 눈에 일련의 주사로 질병의 심한 단계 개미 Cole Eye Institute의 많은 임상의와 협력하여 덜 집중적 인 치료와 덜 집중적 인 치료가 필요한 사람을 식별 좋은 시각적 결과를 달성하십시오

우리는 인공 지능을 사용하기 시작했습니다 심혈관 질환, 알츠하이머 질환, 신장 질환 우리는 단지 표면을 긁적입니다 마다 부쉬는 자신이 거의 100 명에 달할만큼 뚜렷하다 연방 연구에서 3 천 5 백만 달러가 넘는 승인 또는 출원중인 특허 예방 매거진과 같은 국가의 관심과 지원 폐암 연구 결과를 가장 놀라운 10 대 의학 중 하나로 지명 그 이야기에 따라, 나는 많은 이메일을 받았습니다 전화 통화 실제로 필요한 것은 시급히 필요합니다

이러한 기술을 활용하여 실제로 활용할 수 있습니다 와의 협력 의사는 그 과정에서 중요한 단계를 나타냅니다 나는 매우 행운입니다 뒷마당에서이 환상적인 의료 생태계로 둘러싸여 있습니다

봉준호 감독, 블랙리스트 질문에 “만드는 것 자체가 죄악”

봉준호 감독이 칸 영화제 수상 뒷이야기를 전했다 31 일 tbs FM '최일구의 허리케인 라디오-나는 감독이다'편에 출연 해 영화

'기생충'제작 과정을 비롯해 수많은 비하인드 스토리를 공개했다 2006 년에 개봉 한 봉준호 감독의 천만 영화 '괴물'에 출연 한 인연이있다 마지막 최일구 앵커는 '앵커'입니다 봉준호 감독은 '황금 종려상'수상 소감에 대한“빨리 선택 려 노력한다 다음 작품은해서 평상심을 유지해야합니다

또 '기생충'의 오스카상 수상 가능성을 제기 한 외신 발표를했다 감독의‘어느 감독’이 칸 영화제 황금 종려상을했다 오스카 후보에 올랐다” 고 설명하며“뭐라해도는 이르지만 오스카상은 모든 사람이 꿈꾸는 상”이라며 기대된다 숨기지 않습니다 또한 영화인들의 블랙리스트에 관한 자신의 생각을 밝히기도했다 “(블랙리스트로 인해) 효율적인 영화를 만들고있다

그런지를 선택하십시오 연극이나 소설 등의 국가적 지원이 필요합니다 또한 '기생충'의 1000 만 돌파 가능성이 있습니다 며”제작사에있다 내일 낸 쪽에서 넘어 질 것 같다고한다“라고 전했다

JUPYTER NOTEBOOK PYTHON MACHINE LEARNING CURSO MULTILINEAR REGRESSION 2019

좋은 아침, 함께 일합시다, 목성 공책, 함께 일합시다 다중 선형 회귀, 첫 번째는 여기에 데이터 로딩을로드한다는 것입니다 훈련 테스트 분할 훈련, 우리는 모델을로드 여기에 데이터를로드합니다

여기에 데이터로 구성된 키가 보입니다 목적 함수 란 무엇입니까? 함수 이름은 기능입니다 설명하고 샘플 파일은이 데이터와 같습니다 여기에서 우리가 제공하는 모양을 봅니다 여기 치수는 506과 13입니다 여기에 506 개의 행과 13 개의 열이 있습니다

이것이 CRIM이 ZN이라는 의미입니다 우리는 무엇을 공부할 것입니까? RM 이것은 각 집의 평균 방입니다 AGE는 소유자가 점유 한 유닛의 비율입니다 1940 년 이전에는 DIS의 거리였습니다 보스턴에 5 곳의 고용 센터가 있으며, 우리는 매우 잘 협력 할 것입니다 그 세 우리는 자이언트 팬더를로드 한 numpy에서로드하고 여기에서 볼 수있는 데이터 프레임으로 변환합니다 데이터 프레임을 살펴 보겠습니다 여기를 두 번 클릭하여 확장합니다

하지만 여기에 열이 있고 여기에 줄이 있습니다 더블 클릭 그것을 압축, 나는이 열을 참조 그런 다음 CRIM의 함수 이름에 대해 이미 이야기했습니다 ZN은 이 RM, AGE 및 DIS에 관심이 있습니다 이것부터 이름까지 파티의 데이터 프레임이 이미 여기 있다면 열을 사용하면 이제 기능의 대상입니다 목표는 가격 하우스가 될 것입니다 그리고이 각각의 가치 집의 가격이 이러한 특징을 고려한다는 의미 모든 좋은 이제 기능에 대한 비용을 지불 할 수 있도록 이름을 변경하겠습니다 마지막 열의 대상 열 마지막 열에는 이미 가격이 있습니다

여기 우리는 가격 이름을 바꾸었고 여기에 기능입니다 그런 다음이 기능을 사용하여 예측하십시오 집의 가치 예를 들어 첫 번째 열한 줄을보고 싶다면 여기에 head 명령을 입력하고 숫자 11을 입력합니다 여기에서 첫 번째 열 한 개를 알려줍니다 시작된 것을 기억하십시오 제로 이제 훈련과 테스트의 두 부분으로 나눈 다음 훈련하고 여기서 테스트는 여기에 데이터와 목표는 데이터가 이러한 기능을 가지고 실제 목표는 가격과 관련이 있습니다

아주 좋아요, 모양을보고 분리를 부분으로 만듭니다 훈련 및 시험의 다른 부분은 375 훈련과 127이 있습니다 테스트를 위해 총 데이터가 제공되었습니다 훈련은 약 75 %, 나머지 25 %는 이 경우 선형 함수의 선형 회귀를 정의합니다 지금 우리는 좋은 일을하고 있습니다 모델의 경우 이제 매우 잘 계산됩니다 성공의 73 %는 능선에서 작업하는 것과 같습니다

73 % 이 데이터에 대한 선형 함수이기 때문에 근사값은 아닙니다 대단하다 여기에 첫 번째 열의 좋은 예가 있고 0을 넣습니다 첫 번째 열을 보여줬습니다 이것은 첫 번째 줄이 아니며 첫 번째 열은 나입니다 첫 번째 열을 보여주는 것은 매우 좋습니다 이제이 경우에는 처음 두 열이 있고 처음 두 열이 있습니다 우리가 보자 처음 두 열을 보여주고 모든 행을 알려줍니다

이제 여기에 첫 번째 5 줄과 5 줄인 5 열이 있습니다 처음 다섯 줄과 다섯 번째, 여섯 번째 및 일곱 번째 열은 그가 항상 하나에 간다는 것을 주목합니다 여기를보기 전에 RM, AGE, DIS 열에 관심이 있습니다 우리는 각각의 라인을 설명했습니다 처음 5 줄부터 0-4까지 매우 훌륭합니다

이제 5, 6, 7 열과 모든 ROWS를 선택했습니다 여기에 우리가 모델을하는 대상을 배치합니다 그리고 데이터 세트, 좋은 훈련 및 훈련 여기서 우리는 선형 회귀를 수행합니다 여기서는 세 개의 열 RM, AGE, DIS 만 사용합니다 이전 기사에서는 모든 열의 모든 열에 대해 작업했습니다 가격 이외에 목표는, 여기 계수와 교차 통지 계수는 85 값입니다 -0

097,-043과 교차점은 무엇입니까 축 -23 우리는 정확하게 여기를보고 예측에주의를 기울입니다 이것은이 암호의 54 %이며, 내가 어디에 있는지 아는 명령입니다 리눅스에서 여기에 매우 중요한 다중 회귀 방정식이 있습니다 그런 다음 찾은 값을 살펴보십시오 a, b1, b2 및 b3 여기에 방정식이 있습니다

여기에 a의 값이 있습니다 b1 값, b2 값, b3 값, 그리고 예측 라인 0에서, 이것을 말하자, 그들이 라인의 의미에주의를 기울이십시오 0은 3 개의 값을가집니다 그런 다음 세 개의 값을 사용하여 값을 나타냅니다 제로 라인은 rm = 6,575 665입니다 나이 = 65

2 및 dis 409, 우리가 대체 할 세 가지 값 다변량 선형 방정식,이 세 가지 값을 대체하여 나의 예측 인 Express는이 3 가지를 대체합니다 값-처음 2308, 859 값 x1은 6575 감소 0 포인트, 우리는 모든 소수점을 넣습니다 두 번째 연령 값은 652이며 그런 다음 DIS의 값, 즉 x3에 대한 모든 값은 -0

43입니다 409는 값 25를 제공합니다 이제 값은 실제로 테스트 값입니다 30

1 이것이이 방법이이 다중 선형 방정식에 적합하지 않은 이유입니다 대단히 감사합니다

벤츠 신형 A클래스 공개..S클래스급 품격 주목![24/7 카]

벤츠 신형 A클래스 공개S클래스급 품격 주목! 【카미디어】 박혜성 기자 = 메르세데스-벤츠가 신형 A클래스를 최초 공개했다 날렵하고 공격적인 디자인에, 첨단 기능을 대거 적용해 상품성을 잔뜩 끌어올렸다 소형차라는 걸 믿기 어려울 정도로 고급스러워졌다 6년 만에 풀-체인지로 돌아온 신형 A클래스는 첫 인상부터 시선을 사로잡는다 차체가 앞뒤로 길어지고, 좌우로 넓어져 더 이상 아담한 소형차 느낌이 들지 않는다

보닛을 낮게 깔고 날렵한 헤드램프를 양쪽에 배치해 매우 매우 역동적인 모습이다 마치 신형 CLS를 연상케 한다 뒷모습에도 스포티함을 강조했다 머플러 팁을 좌우로 낮게 깔아 멋을 잔뜩 부렸고, 둥글둥글했던 리어램프도 날렵한 형태로 디자인됐다 실내는 파격 그 자체다

S클래스나 E클래스 같이 고급 세단 라인업에서나 볼 수 있었던 와이드 스크린이 적용됐다 실내를 은은하게 비추는 무드등, 터빈 스타일 송풍구 등 소형차 수준이라고는 믿을 수 없을 정도로 고급스럽게 꾸며졌다 최신 기능도 아낌없이 들어갔다 CES 2018을 통해 선보인 최신 인포테인먼트 시스템 MBUX(Mercedes-Benz User Experience)가 벤츠 최초로 적용됐다 MBUX는 디스플레이 터치와 지능형 음성 제어 등으로 차를 조작할 수 있는 첨단 장비다

인공지능을 기반으로 사용자에 맞게 개별화돼 자동차와의 정서적 교감을 나눌 수 있다 이 밖에도 액티브 브레이크 어시스트, 어댑티브 크루즈컨트롤, 차선유지보조 등 다양한 안전-편의기능이 적용됐다 파워트레인은 ▲1 4리터 4기통 터보엔진(최고출력 163마력, 최대토크 25 5kg

m)이 적용된 A200 ▲20리터 4기통 터보엔진(최고출력 224마력, 최대토크 35 7kg m)이 적용된 A250 ▲1 5리터 4기통 디젤 터보엔진(최고출력 116마력, 최대토크 26 5kg

m)이 적용된 180d 등 3가지로 구성됐다 메르세데스-벤츠는 다음달 열리는 2018 제네바 국제 모터쇼에서 신형 A클래스 정식 데뷔 무대를 가진 후 판매에 돌입할 예정이다

'예술가' 자처하는 연쇄살인마…칸영화제 뒤흔든 논란의 영화

지난해 칸 영화제에 논란을 부른 영 '살인마 잭의' 들라크루아의 '단테의 조각배'본뜬 지옥도 장이다

사내 버지 (브루 간츠) 다 [사 엣 나인 필름] 여기, 살인이 예 이라며 사내가있다 잭 (맷 런) 자칭 '교 살인마'인은 급진적이다 (21 감독의 문제 적 작게했다

) 지난해 국제 영화제 상영 중 100 명 영화 제작 현장이 영화는 유명 브랜드 비야 케 잉겔 스가 라스 폰 레이어에 의해 생성 될 것입니다 [진 엣 나인 필름] 감독은 6 년 전 4 시간이 무대 대 '님포 매니악'에 예술과 외설의 계, 그 이전 '티 크라이스트'(2 09) 영화 반 우마 서먼이 기한 영향을받지 않은 상태에서 영화가 발생했습니다 ‘여성의 사체 부를 엉뚱한’으로 바꾸고,‘현실과 무의를 지킨다’ 가령 중 잭은“은 당원 신이 입을 것입니다 트 르담 성당, 카소와 고갱의 그, 윌리엄 블레이의시, 글렌 곡선의 피아노 연주 위대한 예술과 대는 장면은 대대 [사진 엣 나인 필름, Da ren Brade 라스 폰 트에 감독은 이런 술 작품이있다) 전작 '랑 콜리 아'(201) '님포 매니악'등의 상황도 거기에 있었는데 자신이 화도 걸작 반열이 걸었다 엔케이 료가 감당 안 됐어요

“예술은 때 사람들을 다치게하는 이기적 행위 점으로 살인과았다 영화를 둘 다 느리다 예상된다 만, 표현의 한계 넘고 싶었어”어쩌면이 영화의 출발이 ‘감사합니다’라는‘감사합니다

’라는 말이 있습니다 하다 컴퓨터 그래픽없이 빚어 낸이 그림은 숨겨져 있습니다 맷 딜런의 연도 절묘하다 그 영화는 "지옥"지 가본 작품은 제단이되어있다

인의 본성을 자극하는여 다볼 기회가있다 잭의 살 회고를 들어주는 의문의 남자 '버클은 많은 전 세을 떠난'베를린 천사의시 '(19 7)의 명배우 브 노 간츠가 열연했습니다 한국 배우 유 분위기 어려움 자 중 명으로 짧게 등한다 ━ "무의미한 폭 전시"vs "장의 귀환"도전 양 중 한 명로 출연 한 배우 마 서먼 '님포 니악'에 이어 라폰 트리에 감독 다시 뭉쳐

사진 엣 나인 필름] 외신 평가는 0에서 100 점만으로 극과 극을 린다 “도덕성과 논리적 인 범위를 넓히다”(슬롯 매거진)는 호평입니다 랍다”(할리우드 리 터)는 비판이 엇 린다 정성일 영 평론가는 영화 비평 '필로'에서“딜런은 거의 '연'이라고 할 수있다

그러나 그 영화는 심리적 가위로 당신의 심을 의 귀환을 반됐다 지현 건국대 정신 학교 실 교수는“상태 상상 속 악 정수, 악의 판 감독관은“사악한 남성과 한 영화”를 선택해야 할 이유를 알기 시작했다 영화 "가 사실은 슬프게도 최근 트럼프가 미 대통령이 되었으면 돼요" 마지막 빨간 머리 모자 정답 개봉 1 회 남 한 장면이 지 친 폭력성을 이유 삭제됐다 한국 선 무삭제 버전이 청소년 관람 불가 등급으로 개봉했다 나 원정 기 na

wonje NG @ joonga gcokr

김기덕 감독이 PD수첩 제작진에게 보낸 장문의 문자

김기덕 감독이 PD수첩 제작진에게 보낸 장문의 문자 김기덕 감독이 PD수첩 제작진의 인터뷰 요청에 이같이 회신했다 김 감독은 지난 1일 장문의 문자 메시지를 통해 자신의 입장을 밝혔다

PD수첩은 김 감독의 입장을 지난 6일 방송을 통해 공개했다 PD수첩이 공개한 김 감독의 문자 메시지에 따르면 성추행 및 성폭행 의혹을 전면 부인했다 그는 “영화감독이라는 지위로 개인적 욕구를 채운적이 없고 항상 그 점을 생각하며 영화를 찍었다”고 밝혔다 “여자에 대한 관심으로 상대의 마음을 얻기 위해 일방적인 감정으로 키스를 한 적은 있다”고 한 김 감독은 “그러나 동의 없이 그 이상의 행동을 한 적은 없다”고 부인했다 김 감독은 또 “서로에 대한 호감으로 만나고 서로의 동의하에 육체적인 교감을 나눈 적은 있다”며 “가정을 가진 사람으로 매우 부끄럽게 생각하고 후회한다”고 부연했다

그러나 김 감독의 주장과 달리 여배우들과 현장 스태프들은 상습적인 성추행과 성폭행이 있었다고 주장했다 이날 방송에서 김 감독이 2013년 영화 ‘뫼비우스’ 촬영 현장에서 폭행하고 베드신을 강요했다고 고소한 여배우 A씨의 추가 증언이 공개됐다 A씨는 김 감독이 자신에게 성관계를 요구했지만 응하지 않아 폭행당했다고 주장했다 A씨는 또 대본 리딩을 할 때 김 감독이 다른 여성과 셋이 함께 성관계를 맺자고 제안했고 이를 거절하자 ‘나를 믿지 못하는 배우와 일을 할 수 없다’며 전화로 해고 통보를 했다고 주장했다 여배우 B씨도 김 감독의 영화에 캐스팅 됐지만 입에 담지 못할 황당한 성적 이야기를 들었다고 증언했다

이후 영화계를 떠났다고 주장했다 여배우 C씨는 김 감독에게 성폭행을 당했다고 털어놨다 C씨는 배우 조재현에게도 성폭행을 당했다고 주장했다 PD수첩 제작진은 영화 관계자들이 김 감독과 조재현의 실체에 대해 증언을 꺼려했다고 설명했다 그 중 간신히 찾은 김 감독의 전직 스태프 D씨는 해안가에서 정사 장면을 촬영했을 때의 벌어진 상황을 증언해 대중들에게 충격을 안겼다

D씨는 “김 감독이 여배우에게 다가가 치마 잡고 들치면서 ‘야, 다리 벌려, 다리 벌리라고’라고 소리쳤다”며 “그 순간 현장에 정적이 흘렀다 여배우가 모든 사람들이 지켜보는 상황인데 얼마나 수치심을 느꼈겠냐”고 털어놨다

The Dawn of AI (Machine Learning Tribes | Deep Learning | What Is Machine Learning)

이 AI 시리즈의 과거 비디오에서 의 분야에 꽤 깊이 파고 들었다 기계 학습, 둘 다 논의 지도 및 비지도 학습 그만큼 이 비디오의 초점은 우리가 가진 많은 주제를 통합 지난 비디오에서 논의하고 답변 이것의 시작 부분에 제기 된 질문 기계 학습 시리즈, 차이점 인공 지능과 기계 학습! 요약하면 이 시리즈의 지난 두 동영상에 우리는 감독과 그들과 함께 비지도 학습 기계 분야의 부분 집합 배우기

지도 학습은 우리가 레이블이 있고 구조화 된 데이터가 있으며 우리가 사용하는 알고리즘은 입력 데이터를 기반으로 출력합니다 반면에 비지도 학습 레이블이없는 비정형 데이터 용 우리가 선택한 알고리즘은 구조화되지 않은 구조에서 구조 도출 출력 데이터를 예측할 수있는 데이터 입력 데이터를 기반으로합니다 또한 둘 다 지도 및 비지도 학습은 1) 회귀-A 지도 학습 방식 출력은 기능 기반의 값입니다 다른 기능과의 상관 관계에 최고의 연속 선에있는 것 알고리즘에 맞게 결정합니다 2) 분류-감독 학습 출력이 레이블 인 방법 카테고리에 기초한 데이터 포인트 포인트가 있었다

이산 카테고리의 결정 경계는 우리가 선택한 알고리즘 3) 클러스터링- 비지도 학습 방식 다양한 카테고리를 발견해야합니다 데이터 포인트는 그들의 기능의 관계 4) 협회-비지도 학습 우리가 발견해야하는 방법 데이터 세트의 기능 상관 과거에 언급했듯이, 그것은 좋지만 이 주제들을 조금씩보기 위해 거품, 종종 많은 크로스 오버가 있습니다 예를 들어 다양한 기술 사이에서 반 감독 학습의 경우 이것은 이전에 논의되지 않았지만 본질적으로 데이터 세트가 레이블이있는 데이터와 레이블이없는 데이터를 모두 포함합니다

따라서이 경우에는 이러한 유형의 데이터는 먼저 클러스터 할 수 있습니다 데이터를 분류 한 후 실행 그것에 알고리즘, 또는 다른 많은 기술의 조합 이제 길을 개척하고 장군 기계의 종류에 대한 이해 학습과 모든 지식 과거에 다룬 용어 비디오, 우리는 이제 무엇을 해독하기 시작할 수 있습니다 기계 학습이라는 용어는 실제로 그리고 인공과 관련이있는 방법 지능과 다른 분야! 명시된 바와 같이 이 시리즈의 첫 번째 비디오에서 기계 학습이라는 용어는 컴퓨팅의 선구자 인 Arthur Samuel은 컴퓨터를 제공하는 연구 분야 능력 명시 적으로 배우지 않고 배우다 이러한 광범위한 정의로 하나는 논쟁 할 수 있고 모든 '유용한'프로그램은 '학습' 그러나 무언가 진실의 수준 학습은 다양합니다 이 수준의 학습 알고리즘에 의존 프로그램이 통합됩니다 이제 돌아가 몇 단계, 알고리즘은 개념 그 이후로 수세기 동안 존재했습니다 인류 문명의 새벽 프로세스를 지칭하는 용어 또는 따라야 할 규칙 세트 계산 또는 기타 문제 해결 작업

무엇이든 될 수 있지만 알고리즘과 같은 음식 접시 또는 단계를위한 조리법 화재를 시작하는 데 필요한 용어입니다 가장 일반적으로 우리를 설명하는 데 사용 수학의 이해와 방법 우리 주변의 세상과 관련이 있습니다 현실의 정보 패브릭 의 발전과 함께 앞으로 진행 컴퓨팅, 본질적으로 구축 된 필드 수학적 속도의 전제 계산, 탄생의 길을 주었다 알고리즘이 현재 컴퓨터 과학 처리, 저장 및 정의 디지털 정보의 통신 그만큼 알고리즘을 반복하는 능력 초고속 컴퓨터 지난 세기에 운영 주도 구현 및 발견 몇 가지를 나열하기 위해 다양한 알고리즘 Bubble과 같은 정렬 알고리즘이 있습니다 정렬 및 빠른 정렬, 최단 경로 Dijkstra 및 A *와 같은 알고리즘 이 목록은 계속해서 다양하게 사용할 수 있습니다 문제 이 알고리즘은 있는 것처럼 보이는 작업을 수행 학습은 정말 반복적입니다 사전 프로그래밍 된 단계 수행 뚜렷한 대조로 결과를 달성하다 기계 학습의 정의에 명확한 프로그래밍없이 배우십시오

지난 몇 개의 동영상을 다시 반영 이 시리즈에서 우리는 머신 러닝 유형 감독 및 감독되지 않은 사람이 있습니다 그것들을 통과하는 공통 스레드 양자 모두 다양한 기술을 활용하려면 형성하는 접근법과 알고리즘 데이터 세트에 대한 의사 결정 경계 결정 공간 이것은 결정을 나누었다 공간을 기계라고합니다 학습 모델과 과정 모델을 형성하는 것 데이터 세트의 의사 결정 경계는 훈련이라고합니다 이 훈련 모델이 첫 번째와 평행을 이룹니다 우리 인간으로서의 기본 지식 유형 표시, 선언적 지식, 기타 단어, 암기, 축적 개별 사실

우리가 훈련되면 모형과 그것은 좋은 정확도를 보이고 있습니다 훈련 데이터에 우리는 그것을 사용할 수 있습니다 다음 단계를위한 모델, 추론 이 출력을 예측하는 능력입니다 그 가치 또는 범주인지 여부 새로운 데이터 머신 러닝 추론 두 번째 기본 유형과 평행 지식 우리는 다른 말로 명령형 지식을 전시합니다 단어, 일반화, 능력 오래된 사실로부터 새로운 사실을 추론하십시오 또한, 모델이 새로운 것을 만나면서 데이터를 기차로 더 사용할 수 있습니다 결정 경계를 미래의 데이터를 추론하는 데 도움이됩니다

우리가 방금 논의한이 전체 과정 두 번째로 가장 널리 사용되는 머신 러닝의 정의 카네기 멜론 박사 톰 미첼 대학, "컴퓨터는 일부 수업과 관련하여 'E'경험 작업 'T'및 성능 측정 'P' 'T'작업에서 성능 'P'로 측정, 경험과 함께 향상 '이자형' 따라서 진술하는 것이 정확하지만 모든 '유용한'프로그램은 무언가를 '배웁니다' 데이터에서 나는 수준의 차이를 희망 기계 학습 모델 학습 및 일반적인 알고리즘이 더 명확 해졌습니다 도메인 별 머신 러닝의 부상 약한 인공 지능 그대로 에서 수십 년 동안 만들기 그러나 먼저 인공적인 것은 무엇입니까 지성? 당신이 배웠기를 바랍니다 이 시리즈의 지난 동영상에서 AI는 모방 할 수있는 모든 모델을 말합니다 인간의 사고를 발전 시키거나 보여 주거나 지각 또는 행동

우리의 경우에 컴퓨팅 기반 AI를 말합니다 우리의 이 AI 시리즈의 첫 두 비디오 인 AI의 역사와 탄생, 우리는 인공 분야의 발전 지능을 개발하려는 노력에서 더 일반적인 AI는 강력한 AI라고도 함 도메인 별 획득에 집중 다양한 분야의 전문 지식 이 터닝 AI 분야의 요점은 본질적으로 80 년대의 전문가 시스템 복잡한 조건부 논리 만약 그렇지 않다면, 그것은 의 각 분야에 맞는 해당 분야의 전문가에 의한 지식 에서 AI 비디오의 탄생이 끝나고 우리가 중단했던 기간은 AI였습니다 90 년대 초반의 흉상 AI 과대 광고주기에서 낮은 포인트 어떤 전문가에 대한 약속을 통해 시스템은 실제로 할 수 있습니다 이 시점 이후 지능형 시스템의 개발 부족으로 인해 배경으로 갔다 자금 및 주요 관심사 분야와 빠른 기술 다른 많은 분야에서 진행된 인터넷 발명에서 모바일 컴퓨터 상용화 전화-목록은 계속 갈 수 있습니다

동안 이 90 년대의 전문가 원래 시스템과 알고리즘 AI 연구원에 의해 개발 시작 더 큰 시스템의 일부로 나타납니다 이들 알고리즘은 많은 것을 해결했다 어려운 문제와 해결책 에 걸쳐 유용한 것으로 입증 데이터 마이닝, 산업용 로봇, 물류, 연설 인식, 금융 소프트웨어, 의료 진단 및 Google의 검색 엔진 몇 가지를 나열하십시오 그러나 인공 지능 분야 이것에 대한 크레딧을 거의 또는 전혀받지 못했다 1990 년대와 2000 년대 초반의 성공 AI의 가장 큰 분야의 많은 분야 혁신은 도구에서 다른 항목의 상태 컴퓨터 과학의 가슴 Nick Bostrom으로서 Superintelligence의 저자는 2006 년 "많은 첨단 AI가 일반적인 응용 프로그램으로 필터링 AI라고 불리지 않고 뭔가 유용하게되고 일반적으로 AI라고 표시되어 있지 않습니다

더 이상 " 이것은 요한과 비슷합니다 AI의 아버지 맥카시도 다시 80 년대 그래서, 무엇을 시작했는지 2000 년대 후반과 추진 한 10 년의 시작 다시 AI의 분야가 최전선에? 우선, 증가에 감사 할 수 있습니다 무한한 컴퓨팅 파워와 스토리지 컴퓨팅, 빅 데이터 및 기타 다양한 과거 비디오에서 다룬 주제 이러한 발전은 많은 양을 허용했습니다 학습 할 데이터 및 컴퓨팅 전력 및 스토리지가 필요했습니다 그렇게하기 위해

이제, 그 발견을 말할 수 있습니다 데이터의 구조는 인간의 상태이며 우리가 지금까지 와서 진보는 컴퓨터에게 그들이 무엇을 주었다 그렇게해야합니다 자, 여기에서 볼 수 있듯이, 차이점 다양한 AI 혁신과 알고리즘이 처음 시작된 날짜 그러나 거의 20 년이 제안되었지만 평균 3 년 후 상기 문제에 대한 데이터 세트는 획기적인 일이 있습니까? 데이터가 큰 병목 현상을 의미 AI 분야의 발전에 기계의 부상에 대한 다음 이유 학습은 기계 학습의 특정 부족, 연결주의, 또는 많은 사람들이 알고있는 것 그것의 깊은 학습 우리가 탐구하기 전에 딥 러닝, 먼저 논의하자 AI의 다른 부족 5가 있습니다 기계 학습의 주요 부족 사람들의 그룹을 언급하는 부족 방법에 대한 다른 철학을 가지고 AI 기반 문제를 해결합니다

우리는 과거에이 부족들 중 상당수에 대해 이야기했습니다 동영상이지만 아래 목록은 더 구체적인 : 첫 번째 부족은 상징 주의자입니다 그들 역전 제에 집중 공제, 그들은로 시작하지 않습니다 결론을 향해 노력할 것을 전제로하지만 오히려 구내 세트를 사용하고 결론을 내리고 거꾸로 채우기 격차에서 우리는 이것을 AI 비디오의 역사 앞으로의 비디오에서 더 많이 인공 인간 지능 두 번째 부족은 연결 주의자입니다 그들은 주로 디지털 리엔지니어링을 시도합니다 뇌와 모든 연결 안에 신경망

가장 유명한 예 연결주의 접근 방식은 일반적으로 '딥 러닝'으로 알려져 있습니다 우리 의 상승의 부분을 논의 AI 비디오의 탄생에서 연결 세 번째 부족은 진화론자입니다 그들의 초점은 아이디어를 적용하는 데 있습니다 진화론의 게놈과 DNA 데이터 처리 그들의 알고리즘은 끊임없이 진화하고 알려지지 않은 조건에 적응하고 프로세스

당신은 아마 이것을 보았을 것입니다 게임을 치는 데 사용되는 접근 방식 마리오 같은 다가오는 비디오에서 훨씬 더 '강화 학습' 네 번째 부족 베이지안입니다 베이지안 모델은 가설을 취할 것입니다 일종의 '선험적'사고 방식을 적용하고 일부가있을 것이라고 믿어 더 가능성있는 결과 그들 그들이 본대로 그들의 가설을 업데이트 더 많은 데이터 우리는 조금 더 논의했다 우리의 비디오 에서이 생각의 라인 양자 컴퓨팅

다섯 번째이자 마지막 부족은 아날로그입니다 이 기계 학습 부족은 기술에 중점을 둡니다 데이터 비트를 서로 일치시킵니다 우리는이 접근법에 대해 논의했습니다 지난 몇 개의 동영상에서 감독과 감독의 많은 핵심 개념 비지도 학습은 그것에 묶여있다 어떻게 내가 대표하는 것이 최선이라고 생각 이 인공 지능 부족 기계 학습은 거품에 다이어그램 형식

우선 우리는 기본 AI 버블 및 머신 러닝 거품, 우리는이 관계를 보여 머신 러닝의 첫 번째 비디오 시리즈 이제이 후 우리는 부족을 추가 할 수 있습니다 거품 그들은 끊임없이 움직이며 서로 겹쳐서 제작 소설 아이디어와 축소 및 성장 인기 부족이 주류에 도달하면 연결성과 같은 인기 말하자면, 새로운 분야에서 일어나 다 연결성의 경우 딥 러닝이었습니다

다만 명심하십시오 연결성이 깊어지면서 학습이 전체를 의미하지는 않습니다 연결성의 부족이 중심에있다 딥 러닝을 중심으로 연결성 버블과 많은 연결 주의자들은 새로운 접근법을 계속 연구 연결주의 이론을 활용합니다 또한, 딥 러닝은 모든 연결주의가 아닙니다 많은 상징 주의자와 유추 론자가있다 철학도 포함되어 있습니다 5 종족에 대해 더 배울 수 있습니다 Domingos의 기계 학습 책, 마스터 알고리즘, 그리고 당신은 할 수 있습니다 전자 책을 무료로 받으십시오 Audible 30 일 무료 평가판 멤버쉽 아래 링크로 가입하십시오! 주제로 돌아와서 머신 러닝과 인공 지능? 아무것도 아니고 모두

머신 러닝은 AI 유형으로 분류 된 이후 일치하는 능력을 보여줍니다 인간 차원의 인식과 행동을 초과 다양한 작업에서 이전에 언급했습니다 AI가 약하고 이러한 작업은 종종 격리되기 때문에 다른 말로하면 도메인 별 우리가 보았 듯이 기계 학습은 수백만 줄의 많은 것들 복잡한 규칙과 결정으로 코드 나무, 통계 모델, 상징 주의자 이론, 연결주의 및 진화 기반 접근법과 훨씬 더! 모두 복잡성을 모델링하는 목표 우리의 두뇌가하는 것처럼 생명 빅 데이터의 출현으로 컴퓨팅 성능 및 스토리지 증가 우리가 논의한 다른 요소들 이전과 과거의 비디오에서 더 간단한 반복 알고리즘의 모델 복잡한 도메인이 많은 사람들에게 수학과 과학 작업 매듭 이론, 게임 이론, 선형 대수 통계 몇 가지를 나열합니다 하나의 중요한 이 모델을 참고하십시오 알고리즘이 얼마나 발전했는지에 관계없이 유명인의 인용을 통해 가장 잘 알려져 있습니다 통계 학자 조지 박스, "모든 모델이 잘못되었지만 일부 "유용합니다"라는 의미입니다

모든 모델, 추상화 및 그들은 단순화되도록 만들어졌다 절대 100 % 모델 현실은 아닙니다 하나, 현실의 단순화는 종종 많은 복잡한 문제를 해결하는 데 매우 유용합니다 문제 머신 러닝 관련 이것은 우리가 모델을 가질 수 없다는 것을 의미합니다 그 정확도는 100 %입니다 대부분의 실제 출력 예측 특히 모호한 문제 문제 주요 가정 중 두 가지 머신 러닝 분야에서 제작 그 원인은 다음과 같습니다

1) 우리는 과거, 현재 과거의 패턴, 예측 미래, 그리고 2) 그 수학은 우주 전체를 진정으로 모델링합니다 이러한 가정에 관계없이 모델은 여전히 ​​매우 유용 할 수 있습니다 광범위한 응용 프로그램, 우리는 이 큰 사회적 영향을 다루다 다가오는 비디오의 약한 지능 AI의 진화에 또한, 전공에 기인 한 방법 모델의 정확성을 높이고 앞에서 언급 한 내용이 깊습니다 다음에 다룰 학습 이 AI 시리즈의 비디오 세트! 지금 결론을 내리기 전에 한 가지 중요한 사실 반복하고 싶습니다 모든 AI가 시작될 때의 면책 내 목표는 시도하는 것입니다 현실에서 매우 복잡한 단순화 주제 나는 당신이 추가를 추구하는 것이 좋습니다 이 플랫폼 및 다양한 리소스 다른 사람에 대해 더 배우고 싶다면 훨씬 더 깊은 레벨! 그러한 자원 중 하나 사용하고 적극 추천합니다! 만약 당신은 기계에 대한 자세한 내용을 알고 싶어 학습하고 난 정말 방법을 배울 의미 이 알고리즘은 감독에서 작동합니다 회귀 및 비지도 학습에 대한 분류 그리고 Brilliant

org보다 더 많은 곳 당신이 갈 수 있습니다! 자동화를 통한 세계 알고리즘이 점차 대체 될 것입니다 더 많은 직업, 그것은 개인으로서 우리에게 달려 있습니다 우리의 뇌를 날카롭게 유지하고 여러 분야에 대한 창의적인 솔루션 문제와 화려한 플랫폼입니다 그렇게 할 수 있습니다 예를 들어 매일 매일 도전이 있습니다 다양한 코스를 다룰 수 있습니다 STEM 도메인 이러한 도전은 그들이 그리는 방식으로 제작 당신은 다음 새로운 것을 배울 수 있도록 직관적 인 개념 설명 이 채널의 주요 목표는 다양한에 대한 영감과 교육 기술과 혁신 세상을 바꾸지 만 높은 단계는 단계를 밟아야합니다 이 비디오를 넘어 실제로 수학과 과학 학습 내가 논의한 개념을 넘어서 훌륭한 수학과 과학을 만들어서 흥미 진진한 학습 표시에 대한 호기심 다양한 사이의 상호 연결 다른 주제! 특이점을 지원하려면 번영과 더 많은 것을 배우십시오 Brilliant, Brilliantorg/로 이동하십시오 특이점과 무료 가입, 또한 처음 200 명은 해당 링크로 이동하면 20 % 할인됩니다

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a day as a COLLEGE FILMMAKER

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CheckMATE RPA Features – CheckBox Image Status Checker (Machine Learning) [자막]

CheckMATE RPA Features CheckBox Image Status Checker (Machine Learning) 머신러닝 기반의 체크박스 상태 검증을 제공합니다 이미지 영역만 지정해주면 Radio Button와 Check Box가 선택되어 있는 지 안되어 있는 지 알 수 있습니다

어떤 종류라고 할 지라도 가능합니다 감사합니다