The Eye Test: I'm Machine Perception, I'm Deep Learning

안녕하세요, 저는 기계 인식입니다 저는 깊은 학습이고, 오늘 우리는 시력 검사를하고 있습니다

그래서, 누가 먼저 가고 싶어? 오, 나! 좋아, 네가 보는 걸 말해봐 쉽습니다 고양이 야 좋아, 다음 교활한

네가 한 짓을 내가 안다 그곳에는 확실히 아보카도가 있습니다 다음 것 브로콜리? 아마 부리 토? 내가 어떻게 지내길 기다릴 수는 없다

대마초 밀반입' 유시춘 아들, 영화감독 신씨는 누구? –Runefire355

유시민 노무현 재단 이사장의 누나이자 유시춘 EBS 이사장 아들 신모 (38) 씨가 대마초 밀반입 혐의로 징역형을 받고 수감중인 가운데, 신모씨에 대한 관심이 집중되고있다 21 일 법조계에 따르면 유시춘 EBS 이사장의 장남 신모씨는 지난해 마약류 관리법 위반 혐의로 징역 3 년형을 받고 현재 수감 중이다 신모씨는 지난 2017 년 외국에 거주하던 지인과 공모 해 대마 9

99g을 국내에 밀반입 한 혐의로 구속됐다 세관 통관 과정에서이를 알게 된 검찰 수사관이 현장을 압수 수색 해 신 씨를 체포했다 신씨는 1 심에서 증거 불충분으로 무죄를 선고 받았지만 지난해 7 월 2 심에서 징역 3 년을 선고 받았다 신씨는 이에 불복, 상고했지만 지난해 10 월 대법원에서 상고가 기각되면서 형이 확정됐다 신모씨는 여러 독립 영화와 배우로 참여해 수상 경력이있다 신모씨가 영화 '버닝'제작에 참여했다는 일부 보도가 나 왔으나 제작사는 이에 대해 "사실 무근"이라며 반발했다 한 매체는 신모씨가 영화 '버닝'제작에 참여했으며, 영화에 나오는 대마초 관련 내용이 이번 사건과 관련한 정황 증거로 채택되면서이 감독이 장문의 탄원서를 사법부에 냈다고 보도했다 이에 대해 제작사는 스타 뉴스에 " '버닝'제작과 신모씨는 전혀 관련이 없다"고 밝혔다 실제 신모씨는 제작에 참여한 게 아니라 이창동 감독과 사제의 인연으로이 감독과 '버닝'시나리오에 대한 의견을 나누면서 대마초, 노을, 축사 등 영화 키워드와 관련된 단어를 수첩에 기록해 놓은 것으로 알려졌다 이창동 감독은 사법부가이 수첩을 신모씨가 평소 대마초에 관심이 있다는 정황 증거로 삼은 것 같아서 영화 내용이라는 점을 탄원서로 밝힌 것으로 전해졌다 한편 유시춘 EBS 이사장은 이날 한 매체에 보낸 메시지를 통해 "아들은 전혀 모르는 내용이다 모발, 피 검사에서도 모두 음성 판정이 나왔다"라며 "엄마의 이름으로 무고한이를 수렁에 빠트린 범인을 끝까지 찾고자한다 아들의 결백을 믿는다 "고 전했다

MongoDB in 25 minutes (Machine Learning)

안녕하세요 여러분,이 비디오에서는 데이터를 추출하는 방법을 보여 드리겠습니다 MongoDB 등의 후속 데이터베이스는 알지 못합니다

우리가 수행하기 위해 속편 데이터 소스로부터 데이터를 수집하기를 원할지도 모른다는 것을 안다 일부 분석 또는 일부 기계 학습 모델을 구축하는 방법을 알고 있습니다 처음부터 더 많은 DB 데이터베이스를 생성하고 난 후에는 컬렉션을 만들 수도 있습니다 그렇다면 컬렉션이란 무엇입니까? 데이터베이스는 관계형 데이터베이스 테이블을 알고있는 테이블과 비슷합니다 그 관점에서 아는 국가 데이터베이스는 나중에 나도 마찬가지입니다

이 컬렉션에서 데이터를 추출하는 Python 코드를 작성하고 그 콜렉션 값들을 파이썬 데이터 프레임에 저장하는 것을 저장한다 분석을 위해 기본적으로 동등한 데이터베이스의 데이터는 다음과 같이 간주됩니다 컬렉션 형식으로 저장되며 관계형 데이터베이스 형식으로 저장되지 않습니다 좋아요, 이것들은 JSON 파일의 일종 인 JSON이나 JavaScript 객체 표기법 파일이므로 기본적으로이 데이터를 가져옵니다 이 Python 스크립트를 활용할 것이며 나중에 나중에 Python pandas 데이터 프레임을 사용하여 데이터를보다 구조화 된 형식으로 변환 그래서 사람들은 인공을 민주화하려는 사명을 맡고있는 Nitin입니다

인텔리전스 빅 데이터 클라우드 컴퓨팅은 어떻게 보이고 전체적으로는 보이지 않습니다 세상과 나는 같은 연관 콘텐츠를 만들 것입니다 그것을 주기적으로 게시하여 이러한 현대 기술을 배우고 자하는 전체 커뮤니티에서 내 채널을 구독하거나 벨 아이콘을 계속 눌러 31 세기의 가장 뜨거운 기술에 관한 최신 업데이트 MongoDB는 유연한 데이터 모델 인덱싱 및 고속 쿼리를 사용하면 고속 쿼리를 인덱싱 할 수 있습니다 실제로 훈련을하고 당신을 알게 해 훈련과 사용법을 알려줍니다 지구 알고리즘에서 학습하는 기계는 전통적인 방법보다 훨씬 쉽습니다 관계형 데이터베이스 데이터베이스이므로 Mouw DB를 백엔드 데이터베이스로 실행해야합니다

어떤 기계 학습 데이터가 저장할 수 있는지 그리고 지속적인 지연과 효율성 향상 추가 지연없이 시작하자 사실 스크립트를 작성하기 전에 필요한 주기성이 있습니다 랩톱이나 데스크탑에 MongoDB를 설치하면 링크됩니다 이 시스템은 MongoDB를 다운로드하는 링크입니다 MongoDB가 정상적으로 통과하거나 소프트웨어를 다운로드 할 수 있습니다

여기에서 다운로드 할 수 있습니다 당신이 당신의 플랫폼을 선택할 것입니다 Mac OS 또는 Windows 플랫폼을 알고 있고 여기에서 버전을 선택할 수 있습니다 따라서 이것을 다운로드 할 수 있습니다이 버전은 1

1입니다이 버전은 누구의 버전입니까? 지금이 다운로드를 사용하여 설치할 수 있습니다 내가 이미 설치 했으므로이 버튼을 사용하여 다운로드하고 설치하십시오 그것은 시스템과 인터페이스에 다음과 같이 보입니다 이것을 연결하기 위해 이것을 사용하라

나는 너에게 필요한 것을 시작해야한다 먼저 MongoDB 서버를 연결하면 연결되지 않습니다 지금 MongoDB 서버가 연결되지 않았거나 지금 실행되지 않습니다 MongoDB 서버를 시작할 필요가있다 그래서 이것은 MongoDB이다

localhost 포트 번호로 호스트 이름을 제공해야하는 캠퍼스 소프트웨어 MongoDB는 2 7 7 제로 일 통합이다 아무 것도 좋아, 왜냐하면 너는 세트 이름처럼 보이고 너를 빈 것으로 읽게 만들 수 있기 때문이다 다른 특정 옵션이 있지만 기본 설정을 기본으로 유지할 수 있습니다 사용할 수있는 SSL 괜찮습니까? SSH 터널뿐만 아니라이 연결을 유지하려는 경우 즐겨 찾기 목록에서 기본적으로 이름을 지정할 수 있습니다 이렇게하면 어떤 이름을 지정해도 특정 이름을 저장할 수 있습니다

이 연결을 왼쪽에 그대로 저장하지 않고 추가 지연으로 검색 막대 유형에서 Zoe 용 MongoDB 서버를 시작하십시오 Mongo Mongo를 클릭하고 Mongo 실행 명령을 클릭하십시오 okay 클릭하십시오 검은 색 화면이 열릴 것입니다 실제로이 전에 여러분은 우리가 할 수있는 것을 알고 있습니다

당신은 그것이 기본적으로 당신이이 길에 올 필요가 있기 때문에 닫혔다는 것을 알 수 있습니다 괜찮은 C 프로그램 파일 MongoDB 슬래시 서버 / 34 및 버전 3 점 6 점 5 점 3 점 4 점 무엇이든지간에 그 폴더 안의 bin 폴더로 가면됩니다 이 파일을 클릭하십시오 괜찮아요

MongoDB 파일 몽고 파일은 괜찮아요 사실 확인을 두 번 클릭하십시오 그래서 여기서 볼 수있는 서버는 여기에서 시작되었습니다 포트 2에서 7 번 0 번 7 번 연결 대기중인 메시지 당신은 일찌기 여기에서 언급 된 포트가 2 7 7 제로 0 1 7이기 때문에 특정 서버가이 포트에서 실행 중이므로 지금 기다리고 있습니다 연결이 정상적으로 이루어 지므로 실제로 시스템에 호보 DV가 설정되고 당신이 알고있는대로 출력 할 것입니다

좋아요 그러면 제가 할 일은 기본적으로 갈 것입니다 나를 다른 터미널을 열어 보자이 터미널을 이제는 완벽하게 클릭하자 이제 Mongo Enterprise가 이렇게 일찍 시작되었다는 것을 알 수 있습니다

당신이 그림에서 벗어났다는 것을 알았지 만 지금은 여기에 머무르고있는 화면입니다 이전에 서버가 시작되지 않았기 때문에 나는 서버로 시작할 것입니다 이 위치를 잘 수행하십시오 C / 프로그램 파일 / MongoDB / server / – 버전 번호 폴더를 슬래시 한 다음 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭하면 두 번 클릭하면 긴 수염이 생깁니다 방금 서버를 시작했습니다 이제 Mongo로 검색했을 때 이걸 볼 수 있습니다

이 특정 화면은 현재 유지됩니다 이제 데이터베이스를 만들 수 있습니다 내가 데이터베이스를 생성하고 그 명령을 사용하여 데이터베이스를 생성한다 내 데비 괜찮아 그래서 그 메시지가 말하는 것을 볼 수있다

DB로 전환하십시오 채용 된 DB를 얻으십시오 즉, 데이터베이스가 생성되면서 볼 수 있습니다 당신이 볼 수 있도록 데이터베이스를 보여주기 위해 명령을 타이핑함으로써 그 데이터베이스의리스트 그들은 여기에 다른 데이터베이스가 많이 있지만 당신은 새로운 데이터베이스를 볼 수 없을 것입니다 데이터베이스는 데이터베이스에 컬렉션이 있어야하기 때문에 여기에서 DB를 사용합니다

다음과 같이 표시되므로 컬렉션을 하나 이상 가질 수 있어야합니다 우리는 그것을이 데이터베이스 목록에 반영시켜 주겠습니까? 그렇다면 데이터베이스를 보여줍니다 이 서버에서 사용할 수있는 모든 데이터베이스를 표시하는 명령과 이 데이터베이스는 우리가 생성했지만 아직 반영되지 않았다고 말했습니다 왜냐하면 우리가 생성하자마자 컬렉션이 없기 때문입니다 여기서 우리는 기본적으로 데이터베이스를 볼 수있을 것입니다

잠시 후에 너에게 보여 줄거야 좋아, 여기 가져가 그래, 이제 알았어 아트 콜렉션을 만들자 나는 그 콜렉션을 가지고 콜렉션을 만들겠다

name은 employee이고 save를 입력하면 다음과 같이 이름을 부여합니다 말해 보자 학과 음 태국 타이어와 컬렉션을 삽입 볼 수 있도록 괜찮아 중괄호를 닫습니다 마찬가지로 하나의 오른쪽으로 나를 만들 수 있도록하면 화살표 키를 누르거나 알고 위 화살표 키를 누르면이 특정 줄이 다시 여기에 올 것입니다 좋아, 이제 네가 이름을 바꿀 수있어, 내가 그 이름을 바꿀 것이라고 말하게 해 John Department는 HR입니다

다음에 추가 된 컬렉션이 하나 추가됩니다 irani 그리고 우리가 부서가 Guardian OK라고 말하게하자 그래서 3 개의 3 개의 정정 여기에 삽입됩니다 이제 컬렉션 세부 정보를보고 싶다면 지금 알겠습니다 쇼 콜렉션을 입력 할 수 있습니다

그러면 직원 연결 콜렉션을 볼 수 있습니다 show databases를 입력하면 데이터베이스를 사용할 수 있습니다 여기에 반영된 데이터베이스를 반영하여 이제는 TV 데이터베이스를 사용할 수 있습니다 여기 그리고 내가 앞에서 언급했듯이 적어도 하나는 가지고 있어야하기 때문에 그래서 나는 다음을 포함하는 모음을 만들었다 이 세 항목은 여기에서 직원이이 직원을 볼 수 있습니다

수집 권리 및 이것들은 이것들의 개별 항목입니다 특정 수집 권리 또는 실수를 기록하십시오 컬렉션 좋아요 그러면 컬렉션을 보여줌으로써 컬렉션을 볼 수 있습니다 명령을 입력하면 해당 데이터베이스를 볼 수 있습니다

당신이 그 레코드를보고 싶다면 우리 데이터베이스의 어떤 것 콜렉션 내에서 그 레코드를 볼 수 있기 때문에 필요한 것부터 직원 용 TV를 입력하여 사용하여 데이터베이스에 들어갈 수 있습니다 이제 알았습니다 명령 DV를 입력하고 컬렉션 이름을 직원 직원이 알았다면 여기에 3 개의 레코드를 모두 볼 수 있습니다 그래서 네 이름 부서 진통 부서 이름 부서 네이선 나는있다 책임 Rahmi 관리자에게 가르쳐주세요

그러면이 세 기록을 볼 수 있습니다 이 ID가 임의로 생성 된 ID이고 이것이 MongoDB에 의해 생성 된 MongoDB는 각각의 임의의 ID를 첨부합니다 기본적으로 좋아요 기록은 기본 키와 같습니다 관계형 데이터베이스는 Mahadeva가 첨부합니다 그래서 우리는 다음 단계를 위해 MongoDB에 데이터를 삽입했습니다

기본적으로이 데이터를 검색하거나 파이썬 데이터를 사용하여이 데이터를 추출합니다 프레임을 만들거나 먼저 연결하면됩니다 이 데이터베이스와 연결하지 않고 후속 데이터베이스를 추출한 다음 추출합니다 또는 파이썬 스크립트를 사용하여 데이터를 가져 오면 목성 노트를 열 수있게 해줍니다 여기에서 첫 번째 명령을 가져 오기 PI로 입력합니다

알았습니다 라이브러리의 명령은 ok입니다 따라서이 명령을 실행하는 동안 오류가 발생한다고 가정합시다 특정 라이브러리 다음 pip install PI bond를 사용하여 설치해야합니다 알았어

그 명령은 바이 마마를 설치 했어 다음은 PI가 움직였다 오 모에 모에 가라 클라이드 오케이 cell okay 그래서 지금 실행되었습니다

그래서 우리는 먼저 모든 라이브러리를 가져갑니다 알았어 다음 연결을 설정 여기에 연결을 시도합니다 그래서 연결이라는 변수 연결 변수를 만들어 보겠습니다 이것이 실제로 Mongo 클라이언트가 기본적으로하는 클래스 인 클래스입니다 MongoDB 데이터베이스와의 연결을 설정한다 좋아, 그럼 우리는 서버 주소를 제공해야합니다

localhost와 포트 번호는 단지 두 개 일뿐입니다 이 비아 루프를 통해 실제로 연결을 설정합니다 연결 점과 데이터베이스 이름을 사용하여 데이터베이스 세부 정보를 가져옵니다 채용 DB는 알았으므로이 데이터베이스 값은이 변수에 저장됩니다 이제는 DB라고 불리는이 셀을 실행시켜 보겠습니다

이제는 기본적으로 콜렉션 값을 호출 된 엔티티에 저장합니다 데이터 또는 변수라는 변수를 사용하여 connection okay라는 연결 변수에 값을 저장했습니다 TV라는 변수에 직원 B 인 데이터베이스와 다음 프로세스가 있습니다 엔티티에 콜렉션 값을 데이터 또는 변수의 방식으로 저장한다 라는 데이터 괜찮아 그래서 여기서 우리는 DB에 데이터를 입력합니다 도트 및 노이즈 괜찮아요 그래서이 명령을 누른 다음 값을 가져 오는 것입니다 개별 레코드는 employees라는 변수에 값을 저장합니다

목록을 입력 한 다음 여기에 입력하면 모든 점을 포함하는 데이터 점이 입력됩니다 이 컬렉션에있는 레코드는 괜찮습니다 컬렉션은이 하나의 직원입니다 컬렉션은 괜찮아 그래서이 힘을 실행하자

이제이 일을 이제 끝냈다 우리는 기본적으로 for 루프를 작성하여 세부 사항을 알 수 있도록 인쇄합니다 여기 각 개별 항목에 대해 알았으므로 직원 목록에있는 항목에 대해 알리십시오 우리가 할 일은 각 개인의 세부 사항을 인쇄하는 것입니다 item so okay then plus item name 그래서 이것은 우리의 변수입니다

우리 이름 이름 값을 저장하고, 그 다음에 다른 것이 무엇인지를 저장합니다 부서 오른쪽 그래서 플러스 좋아, 그럼이 값을 출력하게 해줘 이 컬렉션에서 무엇이 나오는 지 알 수 있습니다 좋아요 한 가지만 깜빡 했어요

여기에서 실제로 내가 말할 필요가있는 것은 위안 이상의 연차 친구 다 부서의 가치도 좋아요 그래서 저 한테 인쇄 해 줬죠 항목 항목 이름은 DPD이므로 이름 및 부서 그래서 내가이 세포를 켜게하지 마라 좋아, 너희들 내가 실수 한 건 한 번 했어

그래서 나는 2 제로 2 7 제로 7 년 실제로 두 숫자 모두 7 7 제로 일곱 번째 괜찮아 그래서 이 셀을 실행하면 해당 데이터를 추출한 것을 확인할 수 있습니다 데이터 이름이 부서 ID로 작성되어 있으므로 이름은 John입니다 부서 HR 이름은 Ronnie Department입니다 따라서이 콜렉션은 괜찮습니다 기본적으로 우리는이 개별 레코드의 개별 레코드를 인쇄하고 있습니다

지금 바로 종업원 자본 인 권리를 수집하고 우리가해야 할 일 다음에 우리는 기본적으로이 값을 저장하기 위해 데이터 프레임을 생성해야합니다 구조 형태 그래서 내가 여기에 강제로 몇 셀을 만들어 보자 그래서 내가 할 일은 여기에 데이터 프레임을 만들어서 저장하는 것입니다 이 연결의 값을 먼저 계산하면 pandas 라이브러리를 가져와야합니다 좋아 그러면 우리는 데이터 프레임 변수 투어 데이터 프레임을 생성 한 다음 당신은 PG 점 데이터 프레임을 입력하고 여기에 목록을 입력 할 것입니다

목록 항목 그래서 우리는 원하는 형식으로 값을 추출해야합니다 오른쪽 그래서 데이터 도트이 비슷한 데이터 파일을 찾을 수있는 하나의 데이터 파일을 좋아, 우리 본질적으로 그것을 목록으로 저장하고있다 그런 다음 우리는 그 목록을 입력 한 다음 값 데이터 프레임을 인쇄하여 인쇄하면됩니다 이제 완벽한 ID를 볼 수있는 구조 형태의 데이터를 볼 수 있습니다 여기에 ID 열 부서 열에는 여기에 괜찮습니다

부서 값을 입력 한 다음 이름이 포함 된 이름 열을 갖습니다 값은 데이터가 데이터 프레임을 사용하기 위해 저장된 에너지 구조의 일종이기 때문에 지금 바로이 데이터 프레임을 활용하여 추가 분석을 할 수 있습니다 여러분,이 점심 비디오는 다운로드 및 다운로드 방법을 알고 있습니다 MongoDB를 알기 시작하자 나중에 데이터베이스를 만들고 ODB에 연결하고 마지막으로 파이썬 스크립트를 써서 데이터를 가져 왔습니다

속편 데이터베이스가없고 구조화 된 형식의 파이썬 데이터 프레임으로 저장 맞아, 여기 사람들은 오늘의 질문이다 나에게 오퍼레이션을 수행하기위한 별도의 튜토리얼 시리즈를 만들고 싶다 MongoDB에 아래의 코멘트 섹션에서 의견을 공유하십시오 내가 얻을 응답에 따라 튜토리얼 시리즈를 만드는 방법을 알게 될 것입니다 귀하의 사이트에서 좋아요

그리고이 비디오를 정말로 좋아한다면,를 클릭하십시오 작은 가입 버튼을 클릭하고 이미 가입 한 경우를 클릭합니다 아이콘을 놓을 때마다 벨 아이콘을 통해 알림을받을 수 있습니다 새로운 비디오 그래서 그 사람들과 어울리고 주셔서 감사합니다 나는 다음을 덮을 것입니다 다가오는 비디오에서 화제 그래서 계속 지켜봐 주셔서 감사합니다

벤츠, S클래스급 럭셔리 전기차 개발 중..출시 일정은?[ 자동차 세계 24_7]

벤츠, S클래스급 럭셔리 전기차 개발 중출시 일정은? 벤츠가 빠르면 2년 안에 S클래스급 럭셔리 전기차를 출시할 것으로 전해져 주목된다 9일 해외 자동차 전문 매체 모터원 등 주요 외신들에 따르면, 미하엘 켈즈(Michael Kelz) 메르세데스-벤츠 대형차 프로젝트 담당 총괄은 최근 “벤츠는 S클래스급 전기차를 준비하고 있다”며 “다만 S클래스의 전기차 버전이 아닌 완전히 새로운 모델로 개발될 것”이라고 밝혔다 벤츠 S클래스급 전기차는 벤츠의 전기차 브랜드인 EQ 브랜드에 속하며, 모델명은 ‘EQ S’가 유력하다 벤츠는 지난 2016년 전기차 콘셉트 ‘제너레이션 EQ’를 공개하면서 전기차 브랜드 ‘EQ’를 공식 론칭하고 작년에는 EQ S 등 다양한 EQ 브랜드의 모델명을 상표로 등록한 바 있다 켈즈 총괄은 “이미 (S클래스급 전기차의) 콘셉트카는 개발됐다”며 “빠르면 2020년, 늦어도 2022년 안에는 출시될 수 있을 것”이라고 말했다

특히, 벤츠는 경쟁 상대인 아우디나 재규어 등이 기존 모델들을 활용해 전기차 출시를 준비하고 있는 것과는 달리, EQ 브랜드에 속할 새로운 전기차를 개발하며 기술력과 디자인 등 면에서 차별화를 강조하고 있다 실제로 켈즈 총괄이 언급한 S클래스급 전기차뿐만 아니라, 이달 초 크리스티안 프루(Christian Frueh) 메르세데스-벤츠 C클래스 수석 엔지니어 또한 “벤츠는 C클래스 크기의 세단형 전기차를 EQ 라인업에 추가할 계획”이라며 “단순히 C클래스의 전기차 버전을 출시하는 것이 아니라 EQ 브랜드에 속하는 새로운 전기차를 선보일 것”이라고 전한 바 있다 벤츠는 각각 C클래스 및 S클래스급에 해당하는 전기차를 비롯해 SUV 전기차 EQ C와 해치백 모델인 EQ A도 출시할 계획이다 이를 포함해 벤츠는 오는 2025년까지 전기차 10개 모델을 공식 론칭할 예정이며, 이들은 기존 벤츠 모델들과는 다른 새로운 전기차 전용 디자인이 적용된다 한편, 벤츠의 첫 EQ 라인업으로 소개될 EQ C는 내년 출시가 예정돼 있으며, 1회 완충 시 주행거리는 500km 수준을 확보한 것으로 전해졌다

벤츠, 올 뉴 E클래스 쿠페 공개..S클래스 빼닮은 감각【24/7 카】

벤츠, 올 뉴 E클래스 쿠페 공개S클래스 빼닮은 감각 벤츠 올 뉴 2018 E클래스 쿠페 이미지가 공개됐다 메르세데스-벤츠는 13일(현지시각) 올 뉴 E클래스 쿠페를 온라인을 통해 선보였다 벤츠의 신형 E클래스 쿠페는 쿠페 특유의 비율과 경쾌한 루프라인으로 E클래스 세단이나 왜건과는 다른 이미지를 연출하지만, C클래스 및 S클래스 쿠페와는 매우 닮아 있음을 확인할 수 있다 테일램프는 더욱 슬림하고 길어졌으며, 은은하게 반짝이는 모습은 특히 인상적인데, 형광성 화합물과 전류의 조화로 빛을 내는 OLED로 구성됐다고 한다 내부에는 제트기에서 영감을 받은 송풍구가 눈에 띄며, 12

3인치 크기의 인포테인먼트 디스플레이를 기본으로 제공한다 같은 크기의 디지털 인스트루먼트 클러스터는 클래식, 스포츠, 프로그레시브 등 3가지 스타일 중 선택 가능하며 옵션으로 선보인다 인포테인먼트 시스템은 애플 카플레이와 안드로이드 오토를 모두 지원한다 차량 전장은 전작 대비 123mm 길어진 4826 mm, 전폭은 1860mm로 74mm가량 넓어졌으며, 전고는 32mm 높아진 1430mm를 기록한다 휠베이스는 113mm 길어져 2873mm로, 이를 통해 승객에게 보다 넓은 공간이 제공된다

유럽에서 선보일 라인업은 최고 출력 191마력을 내는 20리터 4기통 디젤을 탑재한 E220d 모델을 비롯, E200과 E300은 각각 최고 출력 181마력과 242마력을 발휘하는 20리터 4기통 터보를 장착한다 여기에 트윈터보 V6 엔진을 통해 최고 출력 328마력을 발휘하는 E400 4매틱 모델도 선보인다 미국의 경우, E400과 E400 4매틱 모델이 제공되며, 30리터 V6 터보를 탑재, 최고 329 마력을 발휘한다 또 모든 모델들은 9단 자동 변속기와 조합된다 메르세데스-벤츠는 트윈터보 V8을 장착해 최고 563마력을 발휘하는 E63 AMG 모델 등을 라인업에 추가할 계획이다

한편, 2018 E클래스 쿠페는 오는 1월 개최되는 디트로이트모터쇼에서 정식 데뷔할 예정이며, 내년 여름부터 미국에서 판매가 시작된다 가격은 공개되지 않았다

송혜교, 왕가위 감독 제작사와 계약…"중국영화 많이 출연"

송혜교, 왕가위 감독 제작사와 계약…"중국영화 많이 출연" (베이징=연합뉴스) 김윤구 특파원 = 한류스타로 중화권에서 인기가 높은 배우 송혜교가 거장인 왕가위(王家衛·왕자웨이) 감독의 영화 제작사와 계약했다 송혜교는 전날 홍콩 금상장 영화상에 시상자로 참석해 이같이 밝히고 "앞으로 더 많은 중화권 감독, 배우와 작품을 함께 하고 싶다"고 말했다고 신화망이 15일 보도했다

왕가위 감독의 회사 '쩌둥영화'도 전날 소셜미디어 웨이보 계정에서 "'일대종사'로 인연을 맺은 송혜교가 멀리서 산과 바다를 건너왔다 환영한다"고 송혜교의 합류 소식을 전했다 송혜교는 언론 인터뷰에서 쩌둥영화와의 계약과 관련해 "나는 왕가위 감독, 쩌둥영화와 좋은 친구"라면서 "이번 계약 이후 앞으로 더 많은 뛰어난 중화권 감독, 배우와 함께 일할 것"이라고 말했다 송혜교는 2013년 개봉한 왕가위 감독의 '일대종사'에서 양조위(梁朝偉·량차오웨이)가 연기한 무술가 엽문의 부인 역할로 출연했다 쩌둥영화와 계약한 스타 배우들로는 양조위 외에도 '화양연화'의 장만옥(張曼玉·장만위)을 비롯해 유가령(劉嘉玲·류자링) 등이 있다

송혜교는 전날 홍콩 금상장 영화상 시상식에서 유덕화(劉德華·류더화)와 함께 작품상 수상자로 나섰는데 이도 쩌둥영화가 주선해 성사시킨 것이다 가슴 부분이 V자로 깊게 파진 검은색 롱드레스 차림으로 12년만에 금상장 영화상 시상식에 참석한 송혜교는 우아한 자태로 찬사를 받았다 송혜교는 간단한 인사말을 중국어로 했으며 유덕화는 작품상 후보로 오른 '홍해행동' 등의 영화 제목을 한국식 발음으로 읽어 웨이보에서 화제가 됐다 ykim@yna

'아침발전소' 노홍철, 김기덕 감독 고소 여배우 "무한도전 복귀 장윤정 결별이유"

'아침발전소' 노홍철, 김기덕 감독 고소 여배우 "무한도전 복귀 장윤정 결별이유" 노홍철이 성 추문에 휩싸인 김기덕 감독에 대한 이야기를 6년 전 들었다고 밝혔습니다 9일 오전 방송된 MBC 아침발전소는 성폭력 논란에 휩싸인 김기덕 감독 사건을 다뤘습니다

이날 MC 노홍철은 최근 PD수첩에서 김기덕, 조재현 성추문 사건을 다룬 후 논란이 있었다며 과거 한 특강 프로그램을 통해 김기덕 감독을 만난 적이 있다고 털어놨습니다 노홍철은 6년 전 다른 방송에서 명사를 초청해서 강연을 했는데 김 감독이 왔었다 해 주신 이야기에 감명을 받아 지인에게 영화를 본 적은 없지만, 인생관이 괜찮더라고 했는데 어떤 분이 PD수첩에 나왔던 이야기를 해주셨다고 밝혔습니다 이어 당시 소문이겠지 그런 행동을 저지르는데 지금 자리까지 올 수 있겠냐고 했었다

그렇게 말한 내 자신이 너무 부끄럽고 죄스럽다고 토로했다 그러면서 저기 나온 분(김기덕)의 특강을 듣고 질문을 했었다 그 시간이 후회가 된다 PD수첩을 밤에 봐도 낮에 봐도 메스껍다고 덧붙였습니다 한편 지난 6일 방송된 MBC PD수첩에서는 김기덕 감독으로부터 성희롱, 성폭행 등의 피해를 입었다는 여배우들 및 영화관계자의 인터뷰가 공개됐습니다

노홍철 프로필 대한민국의 방송인이다 위키백과 출생: 1979년 3월 31일 (노홍철 나이 38세), 노홍철 고향 서울특별시 노홍철 키: 180cm

저서: 철든 책방: 제일 시끄러운 애 가 하는 제일 조용한, 만만한 책방, 노홍철의 뻔뻔한 서울 형제자매: 노성철 부모: 노홍철 어머니 최세란, 노홍철 아버지 노희대 노홍철 학력[편집] 1992년 서울신구초등학교 졸업

1995년 서울신사중학교 졸업 1998년 현대고등학교 졸업 2004년 홍익대학교 기계정보공학과 졸업 장윤정 노홍철 결별이유 성격 차이·부모 반대?… 서로 너무 바빠 만나지 못하다보니 자연스럽게 멀어져

노홍철 장윤정데이트 포착 사진 노홍철 무한도전 복귀 인터뷰 김태호PD 노홍철, 무한도전 복귀 안 한다 노홍철 돼지발정제 해명 홍철의 소속사측은 부랴부랴 “해당 잡지에서 친분이 있는 기자에게 전화가 와서 화끈한 술자리 이야기를 해 달라고 해서 농담 분위기에서 이야기를 한 것이며 노홍철은 돼지발정제 얘기를 꺼낸 적도 없다”고 해명해야 했다

소속사에서 저렇게 해명했는데 이름만 빌려줬다는건 어서 나온 말인지 모르겠다 출처 – http://theqoo net/square/149433713 노홍철 철든책방 노홍철 집안 1979년 3월 31일 대한민국 서울특별시에서 아버지 노희대와 어머니 최세란 사이에서 태어나 본적은 충청남도 서천군 기산면 두북리 63-1이지만 유년시절에 잠시 살았다가 서울에서 거주하고 있다

본관은 교하(交河) 2004년 7월 Mnet의 VJ로 방송계에 데뷔하여 각종 쇼 오락 프로그램의 패널 및 MC로 활동하였다 특유의 수다스러운 입담과 강한 개성, 다재다능한 방송인으로서의 자질로 노홍철은 대한민국 오락 프로그램의 주류 방송인으로 성장했다 좋아! 가는거야!등의 유행어가 있으며 닥터 노, 퀵마우스, 쭉정이, 간신1, 비난계의 꿈나무, 소녀들의 대통령, 노홍례(충남의 아들), 노긍정, 코리안 싸이코, 사기꾼, 돌+I, 노찌롱, F1, 그 녀석 등의 별명을 가지고 있다 2007년과 2009년, 각각 대한체육회 봅슬레이 선수와 댄스 스포츠 선수로 등록되었으며 [3] 2010년에는 서울종합예술학교 패션예술학부 겸임교수로 임명되었다

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Machine Learning Explained (what business leaders need to know) | Ep. 2

(가벼운 음악) UpTech Report에 오신 것을 환영합니다 마지막 비디오에서는 간단한 질문 하나만 살펴 보았습니다

인공 지능 또는 AI 란 무엇입니까? 우리가 발견 한 한 항목은 볼 수있었습니다 모든 포괄 용어로서 실제로 많은 부분 집합 또는 패싯 자연 언어 처리, 컴퓨터 비전, 기계 학습 및 심화 학습 이 두 번째 주제 에피소드에서, 우리는 기계 학습이 무엇인지 자세히 살펴 본다 비즈니스에서 어떻게 적용 할 수 있습니까? 미래는 어떻게 생겼습니까? 이 질문에 답하기 위해, 우리는 AI 전문가 전체 패널을 인터뷰했습니다

비즈니스 리더 및 기업가 우리를 시작하려면, 우리는 기계 학습이 실제로 용어라는 것을 알았습니다 1959 년 과학자 아서 사무엘 (Arthur Samuel) 누가 IBM에서 근무했는지 그러나 그 이후로 많은 일이 일어났습니다 지금 전문가에게 가서 질문하십시오

기계 학습이란 무엇입니까? – 근본적인 정의에서 일종의 기계 학습 데이터로 무언가를 자동화하고 패턴을 학습합니다 그래서 본질적으로 데이터 세트로 시작합니다 그것은 본질적으로 학습입니다 해당 데이터의 소프트웨어 학습 패턴 그래서 당신이 미래에 새로운 데이터를 줄 때, 그것은 예측을 만들거나 그것이 어떻게 유사한지를 말해 줄 수 있습니다 과거에 본 내용으로 – 나는 기계 학습을 기술 할 것이다

컴퓨터에 뭔가를 보이기 때문에 너를 모방 할 수있게 해줘 새로운 상황으로 일반화하십시오 – 많은 양의 데이터를 읽을 수 있어야합니다 그 데이터의지도를 만든다 해당 데이터 간의 관계를 이해해야합니다

당신이 가진 것은 기계 학습이 전부입니다 – 그리고 나는 이것을 MIT에서 완전히 제거하고있다 그건 그렇고, 지금 당장 플러그를 뽑을거야 MIT에는 기계 학습을위한 공개 강좌가 있습니다 그러나 나는 그들이 이것을 지적하는 것을 좋아한다

그들은 전통적인 프로그래밍에서, 문제를 해결하는 전통적인 방법으로, 먼저 프로그램을 만든 다음 데이터를 가져옵니다 당신이 프로그램을 데이터와 함께 실행 시키면, 그러면 결과가 나옵니다 기계 학습은 데이터를 가지고 있습니다 프로그램 대신에 출력이 있습니다 그래서 나는이 일이 나오길 원한다는 것을 안다

그래서 저는 데이터와 결과물을 가지고 있습니다 그리고 기계 학습이 당신에게주는 것은 프로그램입니다 그것은이 정보를 바탕으로 말합니다, 데이터를이 출력으로 가져 오는 방법은 다음과 같습니다 이 프로그램입니다 그것은 실제로 기계 학습이 무엇인가입니다

모두 통계를 기반으로합니다 – 기계 학습은 인간처럼 행동합니다 인간에 관해서는 그들의 경험을 배웁니다 그들은 데이터를 배웁니다 인간은 확률 론적이다

그들은 모든 것을 올바르게 얻지 못한다 반드시 같은 결과를 반복하지는 않습니다 입력과 기계 학습이 같은 방식으로 주어진다 기술은 항상 진화하고 있습니다 그래서 우리는 전문가에게 물었습니다

기계 학습의 과제는 무엇입니까? – 지금까지 가장 큰 도전 기계 학습 적용 데이터를 준비하는 중입니다 데이터에 쓰레기가있는 경우 또는 그것이 매우 시끄 럽거나 문제가있는 경우, 특히 당신이 예상하지 못하는 것들 또는 너 자신을 볼 수 없다 그 알고리즘은 그 소음을 배울거야 아니면 오판을하기 시작할거야 그것은 잘못된 패턴을 배웠기 때문입니다

– 데이터를 올바르게 구성하는 것만으로 많은 비즈니스에서 큰 도전이됩니다 극복하고 이해하기 위해서입니다 그리고 모든 것을 함께 갖는 것 고객 데이터 플랫폼 인 전체 비즈니스가 있습니다 그들의 모든 일은 5 개 또는 6 개의 다른 데이터를 취하는 것입니다

상점에 저장하고 통합보기를 만들려고합니다 고객의 나는 이것이 조언 일 것이라고 생각한다 자영업자들에게 생각하기 시작하는 줄 데이터 캡처 방법, 데이터 시스템에서 해당 데이터를 어떻게 태그 지정하는지 궁극적으로 당신이 그것을 달성하기를 원하는 것입니다 – 충분한 데이터를 얻는 방법은 무엇입니까? 그리고 그것은 오늘날의 진정한 도전입니다 관련성이 충분한 데이터를 어떻게 찾을 수 있습니까? 시스템을 안정적으로 훈련시킬 수있는 그것이 무엇이든 나는 그것을 가르치려고 노력하고 있는가? 법률 회사의 조직적 지식 또는 차를 운전하는 방법

화성 탐사 방법 그런 종류의 것들 그리고 그것은 오늘날 우리가 어떻게 충분한 데이터를 얻는가하는 문제입니다 올바른 모양으로 가져 가라 그래서 기계는 그것에서 의미를 몰 수있다

– 알렉산더 – 데이터가 하나라는 것은 분명합니다 주요 쟁점들 중 그러나 정확성은 어떨까요? 소비자와 비즈니스 유스 케이스의 차이 – 기계 학습의 확률 론적, 당신이 셀 수없는 것을 의미합니다 매번 특정 답변에 당신이 얻는 정확도 레벨 기계 학습 알고리즘으로 80 % 또는 90 % 범위

– 사업에서 당신은 단지 80에 가야합니다 하지만 소비자의 경우 99에 가까워 져야합니다 그래서 사람들은 시리를 해칠거야 왜냐하면 그것은 저를 한번 이해하지 못했기 때문이죠 비즈니스와 마찬가지로, 조금 더 실용적입니다

시간의 100 %가 작동하지 않는 것처럼 될 수 있습니다 그러나 10 번 중 8 번은 아무것도 할 필요가 없었습니다 – 그럼 알았어 그것들은 앞에서 배우고있는 기계에서 일어나고 오는가? 우리는 전문가에게 물어 봅니다 – 나는 보통 생각하는 두 가지 범주가 있다고 생각한다

이것에 대해서 우리가 상호 작용하는 것의 종류가 있습니다 일상 생활에서 가끔은 많이 사람들이 기계 학습을하는 것을 깨닫지 못한다 백 엔드에서는 정말 흥미 롭습니다 그리고 나는 그것이 어렴풋이 드는 것 같아요

왜냐하면 우리는 그것에 대해 정말로 말하지 않기 때문입니다 그리고 정말로 새로운 종류의 및 앞으로 및 오는 신청 사람들이 지금 바로 작업하고 있습니다 나는 이미지 분류 같은 것을 생각한다 페이스 북에 존재하는 우리의 일상 생활 또는 존재하는 단어 인식 및 분류 Google 검색 또는 휴대 전화 기능 비행 특성을 배울 수 있어야한다 당신 목소리의 그것은 당신이 더 잘 말하는 것을 식별 할 수 있다는 것입니다

다른 사람에게 – 아주 인상적이야 특히 의료 분야에서, 진단에 도움이되는 방법 모든 단일 증상에 대해 완전한 인터넷에 액세스 할 수 있습니다 그 증상이 나타나고 증상에 맞 춥니 다

특정 환자의 -이 추상화 계층의 진정한 기회 디자인은 무엇입니까? 이러한 알고리즘을 구현하는 것은 어떻게 생겼습니까? 그리고 그것을 AI의 Squarespace로 만들 수 있습니까? 우리가 그렇게 쉽게 할 수 있을까요? 드래그 앤 드롭한다고 이제는 정말 멋진 프로토 타입이 있습니다 그것은 시간이 지남에 따라 배우고 똑똑해질 것입니다 -하지만 흥미로운 응용 프로그램이 많이 있다고 생각합니다 올라 오는 것은이 수업에 있습니다 감독되지 않은 학습 알고리즘, 이것은 알고리즘의 최첨단 클래스입니다

실제로 기계를 말하고있는 곳 그 자체로 배우기 당신은 실제로 배울 데이터의 예를 제공하지 않습니다 만나기 위해 이런 종류의 목표를 부여하고 있습니다 정확성의 관점에서 말하면 스스로 배우십시오 – 알렉산더 – 마지막으로, 우리는 비즈니스 리더가 실제로 자신의 비즈니스에서 기계 학습을 적용 할 수 있습니까? 혼자서해야합니까 아니면 누군가를 고용해야합니까? 신청하는 것은 매우 비싸고 어렵습니까? – 기본적인 회귀에서 벗어나는 것은 매우 어렵습니다

보다 공식적인 교육을받지 않고도 깊은 학습을 할 수 있습니다 더 많은 것들이 있기 때문에 더 많은 경험을 할 수 있습니다 그건 잘못 될 수 있습니다 그리고 만약 당신이 인식이나 능력이 없다면 일이 잘못되었는지 이해하는 또는 그들이 왜 잘못되었는지, 너는 이해할 수 없을거야 또는 당신이 얻은 결과를 해석하십시오

그래서 나는 스트레칭이 너무 많지 않다고 말할 것입니다 기본 기계 학습 기술로 이동 그러나 일단 당신은 깊은 학습 같이 무언가에 얻고 싶으면, 더 많은 이해가 필요합니다 – 너 자신에게 물어 봐야 할 질문이야 모든 비즈니스, 소프트웨어를보고있을 때 또는 핵심 역량에 추가 할 서비스, 그것은 우리가 그것을 구축 하는가? 우리는 누군가와 파트너가되거나 그것을 구매합니까? 그게 좀 이상하다고 생각해 회사가 찾고 있어야하는 곳 이러한 프레임 워크를 어떻게 사용합니까? 거기에 우리를 허용하는 서비스가 있습니까? 이러한 것들을 가능하게하기 위해서? 우린 항상 인터넷을 스캔하고있어

SIGGRAPH와 같은 회의에 참석하기 사람들이하고있는 것을보고 우리가 빌릴 수있는 것을 보았습니다 나는 획기적인 약간의 것을 만들려고하지 않는다 우리 회사의 새로운 연구 때문에, 솔직히 말해, 돈을 잘 사용하지 못한다 다른 많은 영리한 사람들이 제비 뽑기를 소비 할 때 사람들과 같은 많은 돈 구글과 IBM 및 다른 곳에서 일단 그들이 문제를 해결하면, 우리는 대단하다

이제 우리는 길을 찾을거야 그 아이디어들 중 일부를 통합한다 6 개월 동안 10 배의 투자 수익을 올릴 수 있습니다 – AI에 관해 당신에게해야 할 질문은 무엇입니까? 의견을 통해 알려주십시오 질문에 대한 답변을 찾을 수 있습니다

향후 비디오에서 다루겠습니다 구독을 잊지 말고 알림을 받으십시오 새 동영상이 게시 될 때 저는 Alexander이고 이것은 UpTech Report입니다 (낙관적 인 음악)

유시춘 아들, 영화 '버닝' 제작 참여설…제작사 “전혀 관계 없다”

'버닝'포터 영화 '버닝 (이창동 감독)이 유시춘 한국 교역 (EBS) 이명록 신모 (3) 씨의'마약 밀입국 '실물 확정 판결과 영화 수사 영화 감독 인 신시 이창식 감독의 화' 버닝 '에 대한 정보를 제공합니다 버닝 제작사 계자는 21 일 "감독은 제작에 여길 거린다"고 말했다

News 1 기자 "버닝"제작진은 제작자의 신원을 밝히지 않았습니다 경영자를 신변으로보고 싶다 "고 말했다 신 감독 (이명박)은 신의 감독을 기다리고있다 "백개 설명 버지니아, 대서양 횡단, 대서양 횡단, 대서양 해안, 대서양 해안, 대서양 해안, 대서양 해안, 이 장군이 탄원서에 탄원서를 썼다

제작자 관계자의 경우 감독 신씨의 탄원서를 써준 바있다 신이 대마 밀수약의 고관절은 대마초를 먹었을 때 대마초 밀수 증을 일으켰다 제작자는 '버르'의 내용 공간, 이창동 탄자니아를 평등하게 만들자 작사 관계자는 "감독의 노트를 마돈다는 가볍게한다"마침내 '마초'와 '춤'은 단어를 그린 것처럼 "라면서"화를 냈다

덩어리를 지니고있는 사람들은 총탄을 털어 놓는다 3 년 형은 선생님의 복장을 요구합니다 법원을 떠난다 지난 7 월 11 일 신원 미사의 해외 체류와 공포 해 대다 1 4 월 무언가를 선고 받으러 갑시다

그렇지 않으면 2 년 7 월 3 일 선고했다 신씨는 경북 청송 지역 교도소에서 수감 중이다 이민정 기자 leminjung2 joongnag o

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Machine Learning with BQML – Take5

[음악 재생] 스테파니 웡 : 그래서 트레버, 나는 이 기계 학습에 관한 모든 것을 듣지 만, 내 머리 위로 간다 TREVOR HILLIS : 저도 그렇게 생각했습니다

그러나 그것은 꽤 쉽게 시작할 수 있음이 밝혀졌습니다 사실, 나는 기계 학습을 할 수 있었다 몇 분만에 모델링 할 수 있습니다 스테파니 웡 : 그리고 필요한 모든 것 고도로 숙련 된 데이터 과학자 였지, 그렇지? TREVOR HILLIS : 아닙니다 일부 데이터 및 BigQuery

여기, 어떻게 보여 드릴까요? 시작하자 이메일 문제의 첫 번째 단계는 데이터를 수집하는 것입니다 그래서 도시 자전거에 대한 공개 데이터를 사용하려고합니다 텍사스 오스틴에서 사용량과 날씨를 공유하십시오 나는 오스틴에서 어떻게 날씨를 예측하려고 할 것인가? 자전거 당 일일 여행에 영향을 미칩니다

이 도시는 가격 책정에 대한 결정을 내릴 수 있습니다 그 자전거에 대한 보험 또는 얼마나 많은 자전거를 남겨 둘지 비오는 날에 BigQuery 웹 콘솔에서 시작했습니다 Create Model (모델 생성) 명령을 사용하여 이름을 지정하고 훈련 시켰습니다 내 모델

나는 이것이 선형 회귀 모델이라는 것을 명언했다 내 입력 열 또는 그 값이 예측할 수있는 것은 자전거 당 여행입니다 다음으로 표준 SQL을 사용하여 기능 열을 선택합니다 또는 사용할 모델 입력 자전거 당 여행 수를 예측할 수 있습니다 이 경우에는 온도와 강수량 데이터

나는 그때 모든 일이 일어날 내 모델을 훈련시켰다 약 30 초 만에 모델이 교육하는 동안 우리 모델을 평가받을 준비를하십시오 이것이 중요한 통계를 찾는 방법입니다 예측에 얼마나 유용할지와 같은 모델에 대해 평균 오류는 무엇입니까? 모델 교육을 받으면 BQ 데이터 세트에서 모델을 클릭하십시오

훈련 통계에 관한 정보, 모델 반복 실행 횟수 그리고 당신의 훈련 손실은 무엇이며 당신의 학습 속도 모델을 평가하기 위해 MLEVALUATE 명령을 실행합니다 우리가 평가하고자하는 모델의 이름을 참조하고, 그런 다음 동일한 기능 항목을 선택하십시오 우리는 우리의 첫 번째 쿼리에서 모델을 훈련하는 데 사용했습니다

세심한주의를 기울이는 두 개의 열은 r 제곱입니다 점수 및 평균 제곱 오차 일반적으로 r- 제곱 점수가 1에 가까워 야합니다 따라서이 모델에는 많은 개선의 여지가 있습니다 설명에 멋진 기사가 있습니다

그 해석하는 방법에 대한 자세한 이야기 모델에 대한 결과 그러나 우리 모델을 사용하여 예측을하겠습니다 PREDICT 명령은 거의 동일합니다 우리 MLEVALUATE 명령에요

예상 값에 대한 새 열을 선택하려고합니다 쿼리의 시작 부분 그리고 MLPREDICT 명령을 지정하고, 우리에게는 몇 가지 예언이 있습니다 STEPHANIE WONG : 그래서 아직 많이 얻지 못하는 부분이 있습니다

그러나 나는 오늘 이것을 사용할 수있는 것 같아요 TREVOR HILLIS : 세부 사항은 꽤 복잡 할 수 있습니다 그러나 이것은 시작하기에 좋은 방법입니다 예측 및 학습을 더 많이합니다 STEPHANIE WONG : 마음에 드는 것을 잊지 마시고, 더 우수한 Google Cloud Platform 콘텐츠를 구독하십시오

[음악 재생]