Introduction to Machine Learning | What is Machine Learning | Intellipaat

온라인 쇼핑을 한 적이 있습니까? 예를 들어 Amazon에서 휴대 전화를 찾고 있다고 가정 해 보겠습니다 이제 사이트에서 동일한 가격의 휴대 전화를 권장한다는 사실을 알았을 것입니다

범위 또는 동일한 상표에 의해 이제 제품을 구입하지 않고 사이트를 떠난다면 광고를 추천받을 수 있습니다 방문하는 거의 모든 웹 사이트에서 동일한 제품을 구매하게됩니다 그래서, 어떻게 이런 일이 실제로 일어나고 있습니까? 글쎄,이 모든 것은 기계 학습 때문에 가능합니다 이제 매일 매일 사용되는 기계 학습의 실제 응용 프로그램이 수천 가지가 있습니다

고의로 또는 우연히 기초 혼란스러워! 자, 몇 가지 예제를 살펴 보겠습니다 그래서 여러분 모두는 Gmail 계정을 갖게됩니다 이제 Gmail에서 전자 메일을 다음과 같은 여러 폴더로 구분할 수 있다고 생각하십니까? 기본, 프로모션, 소셜, 스팸 등 또는 당신이 소파에 앉아서 넷플 릭스를 행복하게 둘러보고 있다고 가정 해 봅시다

따라서 과거의 시청 기록과 매우 유사한 영화 추천 목록을 얻을 수 있습니다 그럼 궁금하신 적 있나요? 어떻게 가능합니까? 기계가 귀하의 관심과 비슷한 영화를 개인적으로 제안한다는 것을 알고 있습니까? 운전 중에도 Google지도는 어떤 경로의 교통량이 더 많습니까? 어느 경로가 더 빨라질 수 있습니까? 그리고 얼마나 오래 걸릴까요? 목적지에 도달하려면, 그 길에서 계속한다면? 그렇다면 Google지도는 어떻게 생각하십니까? 이 모든 것들이 기계 학습의 응용 프로그램 일뿐입니다 그러나이 모든 후, 여기서 제기되는 문제는 정확히 기계 학습이란 무엇입니까? 로봇 만이 아닙니다 기계 학습은 주로 기계에 중점을 둔 인공 지능의 하위 분야입니다 그들의 경험을 통해 배우십시오 제가 당신에게 비유로 이것을 설명하겠습니다

따라서 처음에 아무것도 모르는 신생아를 생각해보십시오 그래서 그는 배움을 위해 학교에갑니다 이제 선생님은 알파벳으로 시작합니다 선생님은 편지에 A 편지를 보여줍니다 아이가 그에게 A

라고 말합니다 그는 학생이 모든 것을 배울 때까지 반복적으로 과정을 반복합니다 알파벳들 그래서 여기에서, 학생은 훈련 받고 있습니다 일단 훈련이 끝나면

교사는 학생이 얼마나 잘 배웠는지 확인하기 위해 시험을 실시합니다 이제 우리는 기계와 동일한 비유를 할 것입니다 그래서 처음에 우리는 절대적으로 아무것도 모르는 기계를 가지고 있습니다 그래서 우리는 비슷한 방식으로 기계를 훈련하기 시작합니다 그래서 기계는 A가 무엇인지 또는 B가 무엇인지 전혀 알지 못합니다

그래서 우리는 우리 기계에 문자 A의 다양한 그림을 보여주고 그것을 가르치기 시작합니다 A 훈련이 완료되면, 우리는 다른 글꼴과 스타일의 문자 A를 보여줌으로써 기계를 테스트합니다 그리고 기계가 정확하게 문자를 식별 할 수 있다면 기계는 잘 훈련되었다 그렇지 않다면 효율성을 높이기 위해 더 많은 이미지가있는 기계를 훈련해야합니다 A와 다른 글꼴 및 스타일을 다시 테스트하고 그 정확성을 확인하십시오

우리가 더 많은 훈련을할수록 우리 기계가 더 정확해질 것입니다 이것이 기계 학습의 개념입니다 이제 기계 학습을 크게 분류 할 수 있습니다 세 가지 범주로 나뉩니다 따라서 감독 학습, 감독되지 않은 학습 및 강화 학습이 있습니다

그래서 교수 학습에 관해서, 우리는 분류 된 데이터를 사용하여 기계를 가르칩니다 하자 우리는 과일 바구니를 가지고 있고 각 과일에는 라벨이 붙어 있다고합니다 이제 기계는이 라벨 데이터에 대해 교육을 받았습니다 따라서 일단 교육이 완료되면 테스트 데이터가 제공됩니다이 데이터는 훈련이 완료되었습니다

이제 교육 데이터에 연관된 레이블이없는 또 다른 사례를 살펴 보겠습니다 그것 여기서 기계는 유사한 데이터를 식별하기 위해 데이터의 기본 구조를 이해합니다 패턴 그리고 본질적으로 유사한 데이터는 함께 그룹화됩니다

그래서 여기서 기계는 모든 사과가 본질적으로 유사하다는 것을 이해합니다 함께 그룹화 바나나와 망고도 마찬가지입니다 따라서 이러한 유형의 기계 학습은 감독되지 않은 학습이라고합니다 마지막으로 우리는 알고리즘이 시스템을 통해 학습하는 곳에서 학습 학습을 강화합니다

보상과 처벌 Apple의 이미지를 컴퓨터에 입력하면 사과로 표시한다고 가정 해 봅시다 그것은 보상받을 것이다 그러나 사과를 파인애플이라고 표시하면 부정적인 포인트가 부여됩니다 보상 점이 점점 더 커지면서 탐구를 통해 수천 가지의 결정을 내릴 수 있습니다

그리고 이것은 기계가 훈련되는 방법입니다 그래서 이것은 기계 학습에 대한 간략한 소개였습니다 검색어가 있으면 채팅 섹션에 댓글을 달아주세요 도와 드리겠습니다 너나가

또한 인증 과정을 끝내는 데 관심이있는 경우 Intellipaat 포괄적으로 IBM과 연계하여 데이터 과학 석사 점수를 제공합니다 데이터 과학, 기계 학습, 심층 학습 및 빅 데이터에 대해 배웁니다 그래서 우리는 분석적인 R, SAS 및 Python과 같은 도구 tensorflow 및 keras와 같은 심화 학습 프레임 워크 하둡 (Hadoop), 스파크 (Spark), 몽고 (Mongo) DB와 같은 거대한 데이터 도구를 제공합니다

따라서 지금은 데이터 과학 분야에서 시작하는 것이 당연합니다

Unsupervised Learning (What Is Machine Learning | Machine Learning Basics)

시리즈의 마지막 비디오에서 우리는 시작했습니다 오해를 해결하는 탐구에 인공 지능과 기계 학습, 감독 학습, 필수 기초 빌딩 블록 현대 분야의 이해 기계 학습

이 비디오의 초점 그 다음에 계속 될 것입니다 하나는 그만 두었고, 그래서 앉아서 긴장을 풀고 가입하십시오 다시 한 번 탐험을 통해 기계 학습의 분야! 빠른 요약하면 기계 학습 분야는 인위적인 웅장한 분야의 하위 집합 지능과 빅 데이터와 데이터 간의 교차점 과학 데이터 과학은 통계, 수학 등의 분야 – 밖으로 이해하는 목표로 및 구조 데이터 의 교차점 데이터 과학 및 인공 지능 특정 기계의 부분 집합 학습, 감독 학습이 수행됩니다

우리가 가지고있는 학습의 한 유형 우리의 데이터에 대한 입출력, 기타 단어, 레이블이 지정된 구조화 된 데이터 및 우리 모델을 극대화하기 위해 '훈련'해야한다 예측 정확도 감독 학습 다음으로 더 세분화되어 학습 모델의 두 가지 주요 모드, 회귀 및 분류 회귀 분석 연속 출력을 예측하기위한 것입니다 다른 말로하면, 출력은 라인 – 우리 모델의 가장 적합한 모델입니다

분류 다른 한편으로는 이산 출력, 즉 매핑 변수를 이산 카테고리에 입력하십시오 이것에 추가하려면 많은 분류 모델은 회귀 알고리즘을 구현합니다 게다가 본질적으로 감독 학습 대부분이 영화 롭게된다 패턴 통계 수학 인식 문제, re-branded as 그들이 있기 때문에 기계 학습 우리가 반복하는 방식으로 적용 그들을 통해, 다른 말로하면, 예측을 높이기위한 모델 정확성

보조 메모로서, 나는 매우 이전 비디오를 볼 것을 권장합니다 이 시리즈에서는 더 깊이 이해할 수 있습니다 감독 학습의 이해 우리는 상당히 집중적으로 걸었다 예 또한, 중요한 용어 우리가 이전 동영상 기계 학습에서, 변수는 지형지 물이라고 부릅니다

변수, 속성, 속성, 기능 – 그들은 모두 같은 것을 의미하지만, 우리의 용어를 지키는 술 업계 표준과 일치하여 향후 기능을 사용하십시오 돌아 오는 중 화제에,이 요점을 되풀이하면서, 이제 다음의 하위 집합으로 이동할 수 있습니다 기계 학습, 무 감독 학습 반면 감독자 학습은 다음과 같은 데이터에 가장 적합합니다 분류 및 구조화 된, 감독받지 않은 학습은 레이블이없는 데이터를위한 것입니다

구조화되지 않았습니다 즉, 우리는 다양한 입력 기능은 알지만 모르겠다 그 결과물은 무엇이 될 것인가 에서 어떤 경우에는 우리가 입력 기능이 의미합니다 감독되지 않은 학습은 가장 대표적인 학습이다

우리가 풀어야 할 현실 세계의 문제 주로 크로스 오버에서 일어난다 큰 데이터와 인공 지능의 분야 사이에서, 이 무 감독 알고리즘은 구조를 유도하는 임무가 주어진다 구조화되지 않은 데이터로부터 감독되지 않은 감독 학습처럼 학습도 추가로 2 개의 1 차 학습 모델 유형, 연관 및 클러스터링 에서 것과 같이, 회귀가있는 감독 학습 연속 데이터를 예측하고 이산 분류 무 감독 학습, 협회는 에 대한 지속적인 데이터 및 클러스터링 이산

우선 우리는 탐구 할 것입니다 클러스터링에 대해 자세히 알아보십시오 분류하는 동안 우리는 사전 정의 된 레이블을 사용하여 적합하게하려고합니다 새로운 데이터를 올바른 카테고리 기반으로 결정 경계, 클러스터링 이 라벨은보기에 의해 파생되어야합니다 많은 데이터 간의 관계 전철기

가장 잘 알려진 것 중 하나 클러스터링 알고리즘은 K- 수단 클러스터링 이 알고리즘 작업은 다음과 같습니다 결정 공간을 분석하여 n으로 표시된 데이터 포인트의 수 그들을 분리 된 수로 나눕니다 K로 표시되는 카테고리이 번호 K 사전 정의 될 수 있거나, 알고리즘은 가장 좋은 숫자를 결정하십시오

에러 함수의 사용 해보자 간단한 예, 데이터 포인트 시청 시간 기능으로 구성 다양한 동영상의 참여 결정할 수있는 방법을 결정하는 목표 그리고 그들이 추천받을 것인지 아닌지를 결정해야합니다 이 예제는 마지막 동영상 (현재 YouTube 데이터 제외) 레이블이없고 구조화되지 않았습니다 자, 먼저, 우리는 K의 양을 결정해야합니다

우리의 데이터는 클러스터로 나뉘어집니다 이것은 미리 정의 될 수 있지만, case 오류 함수를 사용합시다 에서 K- 평균 클러스터링, 제곱의 합 오류 함수는 종종 최적의 K 값 당신이 볼 수 있듯이 K를 증가 시키면 오류가 줄어 듭니다 그래프 팔꿈치로 알려진 특정 지점, K의 증가는 수익의 감소를 가져오고, 더 많은 컴퓨팅 능력과 과핑의 위험이 증가하고, 우리는 곧 논의 할 개념입니다

그만큼 우리 예제의 오차 플롯의 팔꿈치는 4이고, 그러므로 우리는 우리의 결정을 나눌 것입니다 공간을 4 개의 클러스터로 분할합니다 이것은 먼저 4 개의 중심을 추가하고 각각의 클러스터의 중심 지금 초기 중심 위치가 발견됩니다 고밀도의 영역을 선택함으로써 비슷한 특징 조건을 가진 포인트

초기 클러스터 지점이 선택한 다음 알고리즘이 다시 할당됩니다 데이터 점수 새로운 각각의 클러스터로 우리는 그 때 중심을 다시 한 번 업데이트하십시오 데이터 포인트를 해당 클러스터에 재 할당합니다 이 단계는 중심선이 움직이지 않거나 점 멈춤 클러스터를 전환합니다 우리 끝에서 우리는 이제 4 개의 분리 된 빨간색을 정의하지 않는 클러스터 추천 된 파란색으로 업로드 1 일, 1 주일 이내에 노란색 한 달 안에 보라색

이제이 레이블들 일단 클러스터가 정의되면 각 데이터 과학자들에 의해 주어진다 기계 학습 엔지니어 분석 결정 공간 이후의 결과 나누어졌다 그러나 보시다시피,이 감독되지 않은 학습 알고리즘은 직업과 파생 된 구조 인간을 허용 한 비정형 데이터 과학자들과 엔지니어들은 해독하고 데이터를 활용하십시오 지금 전에 계속, 이것이 단지 2 차원의 경우, 즉 2 개의 경우 기능 예 마지막으로 보았 듯이 보다 현실적인 비디오로 많은 대표적인 예 기능을 사용하면 우리가 더 높은쪽으로 들어갈 때 복잡한 3 차원 공간

우리는 이것이 어떻게 문제가 해결되면 문제가 해결됩니다 무 감독 학습 분야, 협회 이 개념을 이해하려면 조금 더 잘 생각해보십시오 클러스터링 문제는 우리가 시도하는 곳입니다 구매에 따라 고객 그룹화 행동, 반면 협회 문제 우리가보고 싶을 때입니다

제품 X를 구입 한 고객이 또한 제품 Y를 구매하는 경향이있다 단어, 지형지 물 간의 상관 관계 데이터 세트의 이것으로보기 다른 형식, 행렬, 여기서 각 열은 지형지 물을 지정하고 행은 각각 데이터 포인트에 해당합니다 예제와 같은 클러스터링 알고리즘 우리가 최근에 겪었던 목표는 행의 복잡성을 줄인다 다양한 유사한 데이터 포인트를 클러스터링 함께 앞으로 나아가십시오

다음과 같은 연관 알고리즘에 대한 주문 의미있는 연관성을 이끌어 내기위한 선례 지형지 물 사이에서 협회 '규칙', 열을 줄여야합니다 다른 단어 이 열의 복잡성 감소는 다음과 같습니다 차원 감소 그만큼 데이터의 차원은 고유하게 표현하는 데 필요한 기능 단일 데이터 지점 우리가 보았던 것처럼 이 시리즈의 이전 비디오 예제에는 두 가지 기능이 있습니다

그것을 2 차원으로 표현하면 우리가 필요로했던 3 개의 특징 3 치수 및 그래서 추세가 계속됩니다 모든 형태의 데이터를 변환해야합니다 그것이되기 전에 기능 세트로 분석,이 과정은 기능이라고합니다 추출과 많은 트레이드 오프가있다 이 선택에서 기능의 양 계속 지키고 싶다면 기능 집합 간단히 말해서, 낮은 차원 성, 당신은 할 수없는 위험을 감수해야합니다

모든 데이터 포인트를 고유하게 식별 데이터 집합에서 알고리즘을 의미합니다 선택의 여지가 파생 될 수 없다 데이터로부터의 패턴, 다시 말하면, underfitting 반면에, 기능 세트가 복잡하고 높습니다 차원 적이면, 우리는 차원의 저주를 불렀다

이 더 많은 측정 기준이 추가되는 시점입니다 데이터 세트가되면 데이터 세트가됩니다 의미있는 것을 찾기에는 너무 희박하다 패턴 즉, 추가 측정 기준에 의해 데이터가 생성되었습니다

의사 결정 공간에 너무 퍼져 나갔다 또한 발생하는 또 다른 문제 높은 차원에서부터, 데이터 세트가 너무 강하게되어 새로운 데이터를 적용하십시오 의사 결정을 분석하는 데 사용되는 알고리즘 공간은 상관 관계를 만들었고 해당 기능 간의 연결 실제로 본질적인 의미가 없습니다 드문 드문 한 데이터가 큰 이유입니다 전문가 시스템이 실패한 이유 약속 된 결과를 실현시키다 높은 차원 성은 왜 낮은 것보다는 해결하기가 훨씬 어려운 문제, 따라서 우리를 우리의 출발점으로 되돌려 놓습니다

점, 차원의 필요성 협회 주문 감소 추출 할 수있는 알고리즘 의미있는 상관 관계 에 대한 인기 기술의 상승 차원 감소는 매니 폴드로 불리는 것 가설 매니 폴드 가설 높은 차원의 데이터 실제로 낮은 차원에 놓여있다 높은 차원에 매입 된 매니 폴드 평신도의 용어로 다양성을 가진 공간 어떤 모양의 표면이든 간단히 놓고, 매니 폴드 가설은 높은 차원의 데이터를 표현할 수있다

저 차원 데이터의 모양으로 변환 후 생성 적용된 이러한 변환 데이터 겪어야하는 것은 동형이 틀림 없다 데이터가 있어야한다고 역으로 역변환하여 원래의 자기와 파괴되지 않은 변환 이 낮은 차원 원래 데이터 집합의 표현 그런 다음 축소 된 기능 집합을 포함합니다 당면한 문제를 대표하는 데 필요한 여전히 의미있는 결과를 산출하고 협회, 그리고 여러 다양한 학습을위한 알고리즘 이 낮은 차원 모양을 파생하십시오

에 두 가지를 나열하십시오 : 1) 교장 성분 Snalysis, PCA, 선형 매니 폴드, 즉 비행기 그리고, 2) Isomaps, 비선형 매니 폴드의 의미 모든 곡면 이 과정은 차원 감소, 특징 선택 및 추출은 전체 기계 학습의 하위 필드, 피쳐 엔지니어링 (feature engineering) 및 많은 것을 만질 수있는 무언가 다가오는이 채널에서 더 많이 깊은 학습 시리즈 이제 나는 한 번하고 싶다 다시 한번 강조하자면, 시간과 설명이 많은 일반화 이 동영상에서 목표와 함께 만들었습니다

현실에서 매우 복잡한 주제를 간소화하다 중복되는 부분이 많습니다 에 명시된 바와 같이 이 모든 것의 출발점에 대한 면책 ​​조항 인공 지능 동영상, 여기 내 목표는 핵심 개념에 대한 소개 개요, 그 후에 당신은 당신을 만족시킬 수 있습니다 다른 것을 보면서 더 많은 것을 배우는 호기심 이 플랫폼의 놀라운 제작자 및 웹상의 자료 그러한 자원 하나 Brilliant를 사용하고 적극 권장합니다

만약 너는 기계에 관하여 더를 배우고 싶 는다 배우는 것은 실제로 어떻게 배우는지 이러한 알고리즘은 감독자에서 작동합니다 회귀와 같은 방법론 분류, 감독되지 않은 학습 Brilliantorg는 그 이상입니다 너가 갈거야! 예를 들어, 기계 학습 과정 우리가 가지고있는 많은 개념들을 통해 이 과거 동영상에서 논의되었습니다 이제 뭐 나는이 주제가 코스는 처음에는 직관적 인 설명이 주어지면 당신은 관련 문제를 겪습니다

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Data Science And Machine Learning Class 02 I July 26th 2019 By Damodhar 9059868766 I Tutorials

데이터 과학 및 기계 학습 클래스 02 I July 26th 2019 저자 Damodhar 9059868766 I 자습서 데이터 과학 및 기계 학습을위한 온라인 교육 VLR 교육에 대한 문의 9059868766 데이터 과학 및 기계 학습을위한 온라인 교육 VLR 교육에 대한 문의 9059868766 데이터 과학 및 기계 학습을위한 온라인 교육 VLR 교육에 대한 문의 9059868766 데이터 과학 및 기계 학습을위한 온라인 교육 VLR 교육에 대한 문의 9059868766 데이터 과학 및 기계 학습을위한 온라인 교육 VLR 교육에 대한 문의 9059868766 데이터 과학 및 기계 학습을위한 온라인 교육 VLR 교육에 대한 문의 9059868766 데이터 과학 및 기계 학습을위한 온라인 교육 VLR 교육에 대한 문의 9059868766 데이터 과학 및 기계 학습을위한 온라인 교육 VLR 교육에 대한 문의 9059868766 데이터 과학 및 기계 학습을위한 온라인 교육 VLR 교육에 대한 문의 9059868766 데이터 과학 및 기계 학습을위한 온라인 교육 VLR 교육에 대한 문의 9059868766 데이터 과학 및 기계 학습을위한 온라인 교육 VLR 교육에 대한 문의 9059868766 데이터 과학 및 기계 학습을위한 온라인 교육 VLR 교육에 대한 문의 9059868766 데이터 과학 및 기계 학습을위한 온라인 교육 VLR 교육에 대한 문의 9059868766

‘칸 황금종려상’ 일 영화감독, 아베 각료 축하 거절…“공권력과 거리” | 서울 KR

‘칸 황금종려상’ 일 영화감독, 아베 각료 축하 거절…“공권력과 거리” 반 아베 성향 고레에다 감독…‘축하인사’ 좋아하는 아베 총리는 이례적 ‘침묵’ 올해 칸영화제 최고상 황금종려상 수상자인 일본 영화 감독 고레에다 히로카즈(是枝裕和)가 일본 정부의 뒤늦은 축하 표명을 거절했다고 도쿄신문이 10일 보도했다 고레에다 감독은 지난 7일 자신의 블로그를 통해 공권력과는 깔끔하게 거리를 유지하는 것이 올바른 행동이라고 생각한다고 밝혔다

이날 하야시 요시마사(林芳正) 문부과학상이 감독을 직접 만나 칸영화제 수상에 대해 축하를 하고 싶다는 의사를 밝힌 것에 대해 거절 의사를 밝힌 것이다 영화 어느 가족(원제 만비키<좀도둑질> 가족)으로 지난달 칸영화제에서 최고상 황금종려상을 탄 고레에다 감독은 아베 정권의 정책에 반대의 뜻을 공공연하게 밝힌 반(反)아베 성향의 인물이다 고레에다 감독은 블로그에 어느 가족에 대해 문화청의 보조금을 받았다 고맙고 도움이 됐다고 생각한다면서 하지만 일본의 영화산업 규모를 고려하면 아직 영화문화 진흥을 위한 예산은 적다고 아베 정권의 영화 진흥 정책을 비판하기도 했다 일본에서는 고레에다 감독이 지난달 황금종려상을 수상한 뒤, 아베 총리가 이례적으로 축전을 보내거나 축하 코멘트를 발표하지 않은 것을 두고 뒷말이 나오고 있다

아베 총리는 국제적인 문화·스포츠 이벤트에서 자국인의 수상에 대해 대대적으로 축하 코멘트를 발표하고 이를 적극 알리는 것으로 유명하다 평창 동계올림픽에서 금메달을 단 피겨킹 하뉴 유즈루(羽生結弦) 선수와 고다이라 나오(小平奈緖·스피트 스케이팅) 선수에 대한 축하 메시지를 즉각 SNS에 올렸고 일본계 영국인인 가즈오 이시구로 작가의 노벨문학상 수상자 선정에 축하 코멘트를 내놓았다 하지만 유독 고레에다 감독의 수상에 대해서는 침묵으로 일관했고, 이에 대해서는 감독의 성향이 반(反)아베인 것이 영향을 미쳤다는 지적이 많았다 이와 관련해서는 야당 입헌민주당의 가미모토 미에코(神本美惠子) 참의원은 이와 관련해 국회에서 아베 총리가 좋아하는 사람에게만 축하하고 있다고 비판하기도 했다 이런 비판이 일자 하야시 문부과학상이 뒤늦게 축하를 하겠다고 나섰지만, 고레에다 감독이 이를 거절하고 나선 것이다

일본의 대표적인 사회파 감독인 고레에다 감독은 일본 사회의 어두운 면을 담담하게 그려낸 작품으로 국제적인 호평을 받았다 어떤 가족 역시 할머니의 연금과 좀도둑질로 살아가는 한 가족의 이야기다 그는 아베 정권이 야권과 시민의 반대에도 불구하고 몰아붙인 안보관련법 반대 집회에 참가한 적 있으며 방송에 대한 정부·여당의 압력을 우려하는 발언을 한 바 있다

[일본인디영화] 단편영화 – "HOTCHKISS" (Japanese short film – HOTCHKISS)

안녕하세요 나야 네 내일 시간 있니? 예 마사키, 내 얼굴을 기억하니? 카메라 가져와? 아직도 사용하고 있습니까? 네 연상케하는 담배 피우십니까? 담배? 나는 오래 전에 그만 뒀다

사진을 찍다 있니? 여자 친구? 아직? 아니 얼마나 유감스러운가요? 마사키 안녕하세요 나야 네 마사키, 내 얼굴을 기억하니? 기억해 마사키 단 하나의 시간이 있습니다 최고의 사진 찍기 죄송합니다

김기덕이 만들고 조재현이 연기한 영화 ‘나쁜남자’ 평점 테러

김기덕이 만들고 조재현이 연기한 영화 ‘나쁜남자’ 평점 테러 영화 ‘나쁜남자’는 김기덕 감독이 2002년 제작한 영화다 조재현과 서원 등이 주연을 맡았다

사창가의 깡패 두목인 한기(조재현 분)가 자신이 짝사랑하는 여대생 선화(서원)을 창녀촌으로 끌어들이고, 창녀가 된 선화는 자신을 창녀로 만든 건달 한기를 결국 사랑하게 된다는 내용을 담고 있다 개봉 16년이 지난 지금 다시 이 영화가 다시 재조명되고 있는 건 그동안 소문만 무성하고 제대로 드러나지 않았던 김 감독의 성폭력 실태가 방송을 통해 공개됐기 때문이다 MBC PD수첩은 6일 김 감독과 조재현의 여배우 성폭행 실태를 파헤쳤다 여배우들의 증언을 종합하면 영화 ‘나쁜남자’의 남자주인공 모습이 김 감독과 조재현의 실제 모습과 매우 흡사하다 촬영이 끝난 뒤 두 사람은 숙소에 있는 여배우를 찾아가 기습적으로 키스를 하고 성폭행을 했다는 증언도 영화의 한 장면을 연상시킨다

PD수첩 방영 직후 인터넷 포털사이트 영화 소개 페이지엔 평점 테러가 이어졌다 1점을 준 네티즌들은 “그럴듯한 영상으로 미화시킨 범죄” “김기덕과 조재현의 본성이 드러난 영화” “김기덕은 예술을 한 게 아니라 사생활을 찍은 건데 평론가들이 포장해준 것” 등의 비난을 쏟아냈다 영화 ‘나쁜남자’는 개봉 당시 흥행과 수상, 국제영화 초청이라는 성과를 냈었다 잔인한 소재지만 도발적이고 파격적이었기 때문이다 ‘내 애인 창녀 만들기’라는 카피문구로 논란이 일기도 했다

당시 여성단체로부터 비판을 받기도 했다 인신매매와 성폭력 피해자인 여자 주인공이 남자 주인공에게 연민과 사랑을 느낀다는 스토리는 강간과 인신매매를 미화시킬 수 있다는 이유에서다 주연 배우였던 서원도 대종상 신인여우상을 수상하는 영광을 얻었지만 후유증에 시달려 배우생활을 접은 것으로 전해졌다 서원은 2002년 영화 전문 매체 ‘씨네 21’과의 인터뷰에서 “나쁜남자 이야기를 하면 촬영 때 일이 떠올라 표정까지 이상하게 일그러지고 어두워진다”며 “극 중 선화로 있어야 하는 내 모습이 끔찍했다”고 말했다 “촬영장에서 거의 자폐였다”고 서원은 “말도 안 하고 촬영 없을 때는 거울을 들여다보면 정신이 나가 있는 것이 보였다”고 토로했다

Linear Regression – Introduction to Machine Learning using Python and Scikit Learn Chapter 6 1

안녕하세요 모두 컴퓨터 소개 동영상 시리즈에 오신 것을 환영합니다

scikit을 사용하여 학습 – 이것이 6 장, 특히이 장을 배우십시오 우리는 첫 번째 기계 학습 알고리즘에 대해 이야기 할 것입니다 이 장에서 선형 회귀는 선형이 무엇인지를 이해할뿐만 아니라 회귀뿐만 아니라 기계 학습을 어떻게 호출 할 수 있는지도 이해합니다 scikit-learn에서 제공하는 기능 선형 회귀뿐만 아니라 다른 알고리즘을 사용해도 괜찮습니다 앞서서 선형 회귀는 감독 된 학습 방법이다

학습 사전 데이터에 기초하여 회귀 값을 예측하는 단계와, 선형 관계이므로 우리가 이해할 수있는이 정의에 대해 걱정하지 마십시오 이제 우리는 어떤 기계 학습 알고리즘으로 작업하기 위해 데이터가 필요합니다 밖에서 사용할 수있는 많은 데이터가 있지만이 경우에는 나는 단지 5 ~ 6 점으로 우리 자신의 데이터를 생성하기로 결정했다 선형 관계가 실제로 어떻게 나타나는지 실제로 이해하고 볼 수 있습니다 이러한 데이터 포인트와 내 기계 학습 모델이 이러한 데이터를 어떻게 처리하는지 그래서 나는이 데이터 세트를 학습을 위해 적어도 초기 학습은 데이터 세트가이 데이터 세트처럼 보이는 방식입니다

농산물에 대한 가격과 다른 위치에서의 가격 이 데이터 세트는 농부가 생산하는 농산물에 관한 것입니다 그것이 판매되는 곳과 그것이있는 곳의 거리 예를 들어 지역 농원 시장 인 농가에서 판매되는 4 대 농부들의 마일리지는 마을에서 10 달러에 살 수있는 것과 같은 것을 놓습니다 농장에서 12 마일 떨어진 곳에 있습니다 당신은 똑같은 물건을 28 달러에 살 수 있습니다 당신이 50을 위해 같은 것을 살 수있는 25 마일 인 소유주 마을 4 달러 농장에서 50 마일 떨어진 도시에서 살 수 있습니다

84 달러를위한 것 및 가동 불능 시간에서 60 마일 인 가동 불능 시간 너는 90 달러에 같은 물건을 살 수있다 우리는이 데이터를 가지고있다 우리의 x 축과 y 축 값을 만들어 보자 그 X는 마일 단위로 거리가 될 것이고 Y는 가격이 될 것입니다 내가 왜 numpy를 가져오고 있는지 묻고 있을지도 모릅니다

numpy는 어떤 것의 중추입니다 만약 당신이 있다면 기계 학습과 데이터 과학 파이썬 프로그래밍 언어 번호가 마음에 들지 않습니다 앞으로 나아가보고 싶을 것입니다 내 비디오 chapter 41 위의 숫자는 ok입니다

이제는 numpy 배열로 처리하고 있습니다 x 거리 및 Y 가격 확인 및 여기에 어떻게 지금처럼 보이는 나는 우리가 만든 배열은 수평 배열이지만, 내가 말한 것을 기억한다 이전 장에서는 기계 학습에서 특히 scikit-learn 또는 기계 학습을하는 데 중요합니다 알고리즘은 데이터의 수평 세트가 아닌 1 차원 데이터를 나타냅니다 열 벡터 인 세로 형 데이터 집합이므로이 값을 변경해야합니다

행 벡터를 열 벡터로 변환 이제 내 번호를 기억하고있을 것입니다 너는 우리가 재 형성 함수를 호출 할 수 있도록 내가 너에게 5와 1을 열이 데이터를 얻지 만 알려주지 한 가지는 원래 데이터를 변경하거나 변경 데이터를 작성한 것입니다 수평 거리를 다시 인쇄하면 다시 볼 수 있습니다 그래도 가로 데이터는 괜찮아요

그래서 우리는 numpy의 실제 치수를 바꿉니다 배열을 사용하여 파일 1로 직접 모양을 변경할 수 있으며이 경우 데이터는 열 벡터로 변경 이것은 numpy 배열 0의 속임수 중 하나입니다 새로운 번호를 만들지 않고 치수가 여기에있는 y와 똑같은 것에 존재한다 이제는 가격입니다이 x와 y를 사용하여 어떻게 보이는지 볼 수 있습니다

matplotlib 다시 수학 장에 익숙하지 않은 경우 42 장으로 돌아갑니다 도약하지 마라 나는 여기에 그렇게하지 않을 것이다 나는 이것이 단지 당신이 볼 수있는 방법 일 뿐이다

농부 자리에서 마일 떨어진 거리이며 이것은 지금 위치에서 가격입니다 먼저 scikit-learn에서 선형 회귀 메커니즘을 사용합니다 그런 다음 선형 회귀를 사용하는 방법을 디코드합니다 우리는 선형 모델로부터 선형 회귀 (linear regression)를 가져와야합니다 선형 회귀 알고리즘이 어떻게 수행되는지 이해하려면 매트릭스에서 미니 제곱 오류라는 것을 가져 오십시오 걱정하지 마십시오

나는이 두 가지에 대해 너희에게 각각과 모든 것을 말할 것이다 이제는 매우 중요한 한 가지 통합 된 기계 학습 인터페이스 scikit-scikit-learn에 관해 가장 좋은 것을 배웁니다 거의 모든 기계 학습을위한 통일 ​​된 인터페이스를 제공한다는 것입니다 알고리즘은 선형 회귀뿐만 아니라 내 기계로 당신을 배우기도합니다 3 줄의 코드를 호출하여 코드 세 줄을 작성해야합니다

통가의 인스턴스는 당신이 해제 된 함수를 반환합니다 이것은 함수입니다 어디에서 훈련이 일어 났는지 예측하고 싶을 때 예측을 부릅니다 선형 회귀를위한 함수입니다 같은 것을 부릅니다 KN을 위해 n 나중에 비디오에서 볼 수있는 것과 동일한 것을 호출 할 것입니다

우리 모두는 scikit-learn으로 할 것이므로 선형을 어떻게 사용할 수 있는지 보도록하겠습니다 회귀 나는 물론 선형 회귀의 인스턴스를 만듭니다 다양한 매개 변수를 제공 할 수 있지만이 특별한 경우에는 기본값은 선형 회귀의 인스턴스를 만들 정도로 좋아요 선형 회귀 함수를 호출하는 방법은 다음과 같습니다 교육이 실제로 완료되었습니다

이제 기계 학습 모델을 사용하여 가치를 예측하기 위해 똑같은 일을해야합니다 45 마일은 이제 내 목록에 45가 없다는 것을 기억한다 나는 52 살이지만 그렇지 않다 45 그러나 나는 같은 가격이면 첫 번째 가격은 무엇인지 알고 싶다 이제 우리는 이것을 41 마일에서 다시 팔고 있습니다

열 벡터가 동일한 통합 함수를 전달하고 그것이 말하는 예측을 봅니다 그 $ 73 $ 026는 지금 45 마일에 가격 일 것이다 원래 지점에 대해 플로팅하여 예측을 보도록하겠습니다 앞서와 음모 당신이 볼 수있는 45 마일에서 나는 그것을 위해 73 달러와 이 특정 그래프의 모양이 괜찮아 보입니다 좋아,이게 옳은 가격 인 것 같아

그 특정 지점은 이제 여러 값을 예측할 수도 있습니다 값을 학습 값보다 훨씬 더 많이 사용하며 열 벡터를 만듭니다 그것에서 나가고 신용 함수에있는이 란 벡터를 통과하고 나는 얻을 것이다 10 번째 마일에서의 모든 것의 예측 제 80 회 24 번째 입술 122 회 100 회 입술 149 등등을 볼 수 있습니다 나는 훈련 데이터가 여전히 60 마일이나 무엇인지 보자 마지막 훈련 데이터는 현재 60 마일이지만 100 마일을 요구하고 있습니다

마치 단순한 선형 관계를 제공하는 것처럼 보입니다 선형 회귀 분석이 선형 회귀 분석을 통해 무엇을 찾는 지 이해합니다 가장 잘 맞는 선은 일반적으로 직선을 설정하는 훈련 데이터를위한 직선 특히 2 점 만 있으면 괜찮아요 지금 가장 적합한 것이 무엇입니까? 최상의 적합은 최소 평균 제곱 오차를 갖는 라인으로 정의된다 우리는 미니 평방 오차를 가져 왔고 이것이 우리가 가지고있는 이유입니다 우리는 성능이 무엇인지 확인하기 위해 평균 제곱 오차를 가져 왔습니다

우리의 선형 회귀 분석에 대해 더 자세히 설명하기 전에 지금 시간을 대입 할 것입니다 선형 회귀가 그러한 것을 표시하지 않는다는 것을 말해 줄 게요 하지만 당신은 훈련 데이터에서 배웁니다 즉, 제가 훈련을하면 10 분의 1 마일 가격이 12 달러라고 말하는 데이터와 10 마일에 가격을 예측하면 그렇지 않을 수도 있기 때문에 $ 12 일 수도 있고 그렇지 않을 수도 있습니다 훈련 자료를 기억하지 못한다

훈련 자료는 10 분의 1이다 최악의 날짜 나는이 대답을 계속 지었다 원래의 교육 포인트를 제공하든 새로운 포인트를 사용하든 모델이 예측치에 직면하여 훈련 데이터 값을 기억하지 못합니다 왜 네가 사각형이 필요하기 때문에 내가 이것을 말하고 있는지 이해하는 것이 매우 중요하다 오류가 무엇인지 알 때만 오류를 계산할 수 있습니다

우리는 우리가 알고있는 평균 제곱 오차에 대한 예측과 비교할 수 있습니다 이미 훈련 데이터를 가지고 있으며 우리는 예측 데이터를 가지고 있거나 예측할 수 있습니다 교육용 수에서 얻은 데이터는 동일하게 처리하고 차이점을 비교합니다 이제이 둘 사이에서 원래의 데이터 요소를 예측해 봅시다 내 예측이 어떻게 생겼는지, 내가 원래대로 당신이 볼 수있는 데이터 포인트는 각각의 원래 데이터가이 두 포인트를 가리킨다는 것을 나타냅니다

상대적으로 가깝습니다 조금 멀었습니다 이것은 조금 더 의미가 있습니다 원래 값과 해당 값에 의해 예측 된 값 간의 오차 연령 차이 모델과 제곱의 제곱은 네거티브가 있으면 긍정적 인 가치 그래서 미니 평방 오류를 계산하자 미니 평방 오류 수 있습니다 원래 값과 예측 값을 전달하여 계산하면 26에서의 평균 제곱 오차는 지금이 26에 대한 최상의 평균 제곱 오차이다 선형 회귀를 사용하여 설정 한 특정 값이므로 선형 일 경우 자신 만의 회귀 분석을 통해 얻을 수있는 최상의 미니 스퀘어 오차 이제 26 일입니다

다음 비디오에서 나는이 특정 비디오에서 여기서 멈추게 될 것입니다 선형 회귀 분석의 수학과 그 원리에 대해 다룰 것입니다 그 비디오를 확인하는 것을 잊지 마십시오 이러한 데이터 세트는 내 github 페이지에서 이러한 것들을 업로드 할 것입니다 이 데이터는 일부 순열과 조합을 통해 어떻게 작동하는지 이해합니다

일단 그것이 어떻게 작동하는지 이해하면 우리 자신의 선형 세트를 쉽게 수행 할 수 있습니다 회귀는 실제로 심령술사에 의해 수행되고있는 것을 발견하게합니다 현장 괜찮아요 그래서이 비디오에 대한 모든 것이 제발 제발 다음 비디오에서 몇 가지 것을 시도해보십시오 선형 회귀 알고리즘 뒤에 수학 괜찮아 그리고 우리는 우리의 그때까지 다음 비디오에서 회귀가되는 자신의 구현 시청 해 주셔서 감사합니다

잠시 시간을내어 공유하고 구독하고 싶습니다 고마워요, 고마워

Wake County, NC | Improve property assessments with AI and Machine Learning | SAS Customers

MARCUS KINRADE : 순 마이그레이션을하고 있습니다 약 62 명의 사람들이 매일 웨이크 카운티에옵니다

그래서 언제든지 우리는 6 ~ 7 개의 학교를 세우고 있습니다 우리는 24,000 건의 건축 허가를 받고 있습니다 우리는 매년 12,000 개의 주거용 주택을 추가하고 있습니다 그래서 우리는 추가 기술을 찾고 있습니다 그리고 SAS 인공 지능 기술 우리에게 꼭 맞는 것 같았다

기계 학습 값을 비교하는 데 활용 재산을 평가하는 우리의 전통적인 방식으로 따라서 우리는 SAS에 신선한 가득한 부동산을 제공합니다 매일 밤 파일 그리고 SAS 모델은 310,000 개의 주거용 소포를 모두 재평가합니다 매일 밤 AI 기술을 사용하여 값을 결정합니다

그런 다음 시간 조정을 사용하여 예측 된 2020 년의 가치 따라서 우리의 전통적인 일정표, CAMA 값은 SAS AI 값을 가지며 2, 납세자를 보여주는 것은 우리 사업에 큰 이익이됩니다 SAS와의 협력으로 많은 돈을 아낄 수있었습니다 감정 평가사를 훨씬 더 적게 고용해야했습니다 그리고 우리는 더 빠르고 정확하게 작업을 수행 할 수 있습니다

[발자취] '영구와 땡칠이' 등 100편 찍고 한국 B급 영화의 전설로 남았다

남의 섬 감독 암 투병 중 별세 '영구와 맹새기'슈퍼맨 일조매 '(77 號) 1972 년 김지미 · 서란벌 예술대 (현 중앙대) 1972 년 김지미 · 감독은 1972 년부터 1972 년까지 서울대에 입학했다 태현실 주연의 '내 딸 울지 마라' 3 대에 걸친 기생 집사의 우애곡절을 그린 작품으로 남 감독은이 작품을 남긴다

"1977 년 '불타는 정무문'(1978) '불타는 소설 B 급 코드 영화 1989 년 한국인의 서적을 맺기 위해 영구히 그리고 덤불을 끼워 넣었다 '영구와 栓 CRC'는 정확한 기록은 고실 수리 180 만명에서 관제 모트고 4 편에서 후속작까지 출연 한 심형래 · 김학래 · 박승대 등은 당대 스타가있다 '편지'와 '몰래의 대가작 "썰렁한 영화 한 편을 만들었습니다"고 할 정도했습니다

촬영 현장에서 필름이 조금 남지 좋습니다 스 태프 말에요 "좋았어, 남기남?" 자신을 "종 기음"이라고 부릅니다 기억력이 비상 해 출혈이 모든 대사를 외롭게하면, 영화 체조는 박테리아를 낳을 수 있습니다 계속 나아 갔다 1990 년이 영화를 완성하자 1990 년이 영화를 보니 영화는 끝났다

'개골 콘서트'멤버들이 출연 한 '갈갈이 패밀리 드라큐라'(2003) '동자 대소동'(201) 등을 내구하고 2009 년 47 회 회화의 기념식에서 금번 영화제를 기념하다 남 감독은 "영화 인생은 50 년이 넘었습니다 유족은 부인과 아들, 손자 등이있다 빈소는 순천향대 학교 병원, 발인은 26 일 12시 (02) 792-1643