KNN – The K Nearest Neighbour Machine Learning Algorithm

안녕하세요, 우리가 이야기 할이 특정 비디오에서 내 채널에 오신 것을 환영합니다 KNN K라는 가장 인기있는 기계 학습 알고리즘 중 하나 여기서 K는 1에서 n까지의 숫자를 나타내며 알고리즘은 내가 이 K의 끝까지 내 K 이웃들만큼 좋아 KNN이 무엇인지, 왜 그것을 사용해야하는지 이해할 것입니다

알림을 보내기 전에 YouTube 채널을 구독 해주세요 벨 아이콘을 누르면 내가 가지고있는 소셜 미디어에서 나를 따라갈 수도 있습니다 설명에 링크가 제공되었으므로 이제 시작하겠습니다 kNN 또는 K 가장 가까운 이웃은 알고있는 감독 학습 알고리즘입니다 지도 학습 비지도라는 세 가지 유형의 알고리즘이 있습니다 학습 및 강화 학습 강화 학습은 때때로 반지도 학습이라고합니다

현재지도 학습은 두 가지 유형입니다 분류 및 회귀 선형 회귀는 회귀 유형 및 km입니다 KNN도 사용할 수 있음을 기억하기 위해 분류 유형에서 회귀를 위해이 특정 비디오에서는 그것이 KNN이 사용되는 주요 영역이므로 분류는 이 특정 알고리즘을 이해하기 위해 지금 이해하십시오 여기 문제를 생각해 봅시다 문제 진술은 문제 진술입니다 한 그룹의 사람들이 런던으로 여행한다고 가정하자

마라톤 좋아 이제 우리가 가지고 있다고 가정 해 봅시다 여기서 마지막까지 참가자의 데이터는 이제 문제 상태입니다 그들이 지금 도착한 대륙을 여행 한 거리에 따라 문제는 간단합니다 몇 킬로미터 나 몇 마일을 가져야합니까? 우리는 그들이 지금부터 오는 대륙을 추측해야합니다 작년까지 수집 한 데이터가 어떻게 생겼는지 동서에서 2000 킬로미터에서 10,000 킬로미터까지 데이터 수집 남북 방향은 괜찮아서이 그래프는 자명하다 이제 더 나아가서 사람들을 분류 해 봅시다 이제 우리가 할 수있는 것은 사람들이 안전하게 이천에서 오천 킬로미터 동쪽에서 오는 런던 이스트의 동쪽에 대해 이야기 할 때 유럽이 중요한 것은 Google지도를 열면 오른쪽이 왼쪽에 있습니다 이것은 서쪽이 될 것입니다

이것이 우리가 이것을 다시 한 번의 면책 조항과 관련시킬 수있는 방법입니다 이것은 완전히 가상의 데이터이며 학습 목적으로 만 사용되며 대륙을 정확하게 나타내지 않습니다 서부 호주를 넘어 아시아를 넘어 동쪽 유럽에서 1km 사이드 북아메리카 또는 북아메리카 또는 남미 지역 이천 킬로미터는 여전히 남쪽에서 8시에서 8 시까 지 유럽이 될 것입니다 만 킬로미터를 넘어 서면 아프리카는 우리가 가지고있는 데이터입니다 누군가가 와서 내게 물어 보면 어떻게 될지 우리의 문제를 해결하려고 노력합시다 제발 대륙에 알려주십시오 이것이 우리가 해결해야 할 문제입니다 처음에 K를 하나 기억해 보도록하겠습니다

K는 하나의 평균과 동일한 수의 이웃 k를 의미한다 가장 가까운 데이터 포인트는 여행 한 거리와 일치하는 사람입니다 시각적 참조에서 가장 가까운 사람이 아프리카에 있고 이 사람은 괜찮아요 물건이 단순 해 보입니다 결과는 사람이 아프리카 출신이거나 이제 아프리카에서 여행하는 경우 K를 변경하면 어떻게됩니까? 이 경우 2와 같습니다

가장 가까운 두 개의 데이터 포인트를 고려해야합니다 이 사람으로부터 가장 가까운 두 개의 데이터 포인트를 고려합시다 첫 번째 데이터 포인트는 아프리카에서도 시각적으로 가장 가까운 두 번째 사람이 아프리카에서 두 이웃 모두 아프리카에서 아무 문제가 없습니다 또한 아프리카에서 여행하고 있습니다 결과는 k가 2 인 것과 같습니다

이 사람이 사람이 당신에게 그가 여행하고있는 대륙이지만이 사람은 등거리에 위치하고 있습니다 가장 가까운 두 사람이 서로 다른 대륙에 있기 때문에 아프리카에있는 사람은 또한 등거리에 있습니다 북남미에있는 사람은 또한 등거리이므로 당신의 선택은 무엇입니까? 알고리즘이이 사람의 소속 여부를 알려줍니다 아프리카 나 남미에서 잘 여행하는 경우 명확한 답이 없습니다 난수를 생성 할 수 있다고 생각할 수 있습니다

그런 식으로 표현할 수있는 가치를 얻습니다 아프리카 또는 북아메리카 이제 문제는 두 가지 옵션이있는 숫자입니다 이 경우 명확한 결정 포인트가 없기 때문에 나쁘다 괜찮다고 생각하는 숫자를 사용하지 마십시오 짝수를 알면 두 가지를 얻는 경우에도 항상이 문제가 발생합니다

2 3 3 4 4 무엇을 결정할까요? 지금은 짝수를 사용하지 마십시오 이제 K를 3으로하여이 문제를 해결해 봅시다 이 특정 그림에서 가장 가까운 3 개의 데이터 포인트를 고려해야합니다 가장 가까운 사람이 세 번째로 가까운 사람을 찾으려고합니다 북미 또는 남미 지역은이 경우 투표 다수와 함께 투표에 두 개 이상의 옵션이있는 경우 KNN이 작동하는 방식 이 특정 경우에 어떤 특정 이웃이 속하는지 결정합니다

실제로 북미 또는 남미 지역에 속하므로 이제 KNN 방법을 이해합니다 작동하고 왜 짝수를 사용해서는 안됩니까 홀수를 사용할 수 있습니까? 이 경우에 또 하나의 예를 보도록하겠습니다 이런 사람은 당신에게 자신의 대륙을 찾아달라고 요청하세요 이 사람은 3 명의 이웃과 동등한 거리에 있습니다 다른 하나는 아프리카에 있고 다른 하나는 북남에 있습니다 미국은 유럽에 있습니다 이제 우리는 당신이 똑같이 들어간 사각형으로 돌아 왔습니다

홀수를 사용해도 문제가되므로 이런 종류의 문제가 발생하면 즉, K 값이 최적화되지 않았으므로 K를 최적화해야합니다 데이터 세트를 기반으로 한 가치와 이것이 당신이 기억할 때 기억해야 할 것입니다 K 값을 결정하십시오 K 사람들은 일반적으로 1 2 5 10 15 20을 무작위로 선택하지만 데이터 포인트가 이러한 종류의 데이터에 도달하면 상황에서 K 값이 올바르지 않습니다 알았어 이제 KNN은 쉽게 구현할 수있어 scikit-learn 또는 다른 머신 러닝 알고리즘 라이브러리를 사용하십시오 귀중한 자료를 찾기 위해 실제로 데이터를 활용하려는 경우 라이브러리 정보를 제공하지만 프로그래밍 기술을 시험 해보고 싶다면 당신이 배우고 있고 당신을 위로하고 싶은 경우에 시작하는 가장 좋은 알고리즘 기술과 프로그래밍 지식이 어떻게 진행되는지 확인하십시오 이 알고리즘을 구현하는 것에 대해 생각해보십시오

모든 것이 메모리에로드되어야하기 때문에 더 많은 메모리 KNN이 작동하지 않는 한계와 우리가 이야기 한 것을 알고 있습니다 가장 가까운 이웃을 고려할 두 데이터 포인트 사이의 거리 KNN에서는 거리를 계산하는 여러 가지 방법을 사용할 수 있습니다 유클리드 거리 해밍 거리 맨해튼 거리 minkowski 일반적인 사람들의 거리는 유클리드 거리를 사용하지만 시도해야합니다 그들 각각은 당신이 최고의 결과를 얻을 수있는 곳을 볼 수 있도록 많은 사람들에게 감사합니다 이것이 KNN에 관한 것입니다 나는 KNN의 아이디어를 설명 할 수 있기를 바랍니다 가장 좋은 방법으로 알고리즘은 프로그래밍 머신을 구독하십시오 좋은 시청 해 주셔서 감사합니다

How To Build A Machine Learning Model For Predictive Analytics Using Azure Machine Learning Stuido

이 비디오에서는 머신 러닝 모델을 구축하는 방법을 보여 드리겠습니다 Azure Machine Learning Studio를 사용한 예측 분석 그리고 그렇게하기 위해 실리카 불순물의 비율을 예측하는 예를 사용 부유 공장의 철광석 농축 물

그래서이 데이터 세트를 다운로드했습니다 실제 플랜트 데이터 및 실험실 품질 테스트 결과 따라서 이 데이터 세트를 업로드 한 사용자, 두 번째 및 세 번째 열은 품질입니다 철광석이 공장에 공급되기 직전의 철광석 측정 8 열까지는 품질에 영향을 미치는 가장 중요한 변수입니다 광석 농축 물 나머지 열은 다음과 같은 프로세스 데이터입니다

기둥 내부의 수평 및 공기 흐름으로 인해 광석 품질에도 영향을 미칩니다 그리고 마지막 두 열은 품질에 대한 실험실 측정입니다 그래서 여기서 목표는 실리카의 백분율 인 마지막 열을 예측하는 것입니다 철광석 농축 물 제가하려고하는 것은이 CSV 파일을 업로드하는 것입니다 Azure Machine Learning 스튜디오에 이를 위해 Azure Machine으로갑니다

Learning Studio 웹 사이트를 방문한 다음 로그인합니다 자, 가장 먼저해야 할 일은 내 데이터 세트를 가져 오는 것입니다 새로 만들기, 데이터 세트를 클릭 한 다음 로컬 파일에서 업로드합니다 그럼 내가 할게 내 데이터 세트를로드 한 다음 확인을 클릭합니다 자 이제 나는 새로운 실험을 만들 것이다

새로 만들기, 실험에 이어 빈 템플릿을 선택하겠습니다 좋아, 그래서 새로운 것을 만들 때 실험 내 기계 학습 및 데이터가있는이 새로운 웹 페이지를 얻습니다 여기 왼쪽에있는 탐색 도구와 오른쪽에있는 탐색 도구가 있습니다 속성 창 실험 이름을 드리겠습니다

알았어 그래서 이제 여기에있는 데이터 세트로 이동 한 다음이 데이터 세트를 드래그하여 캔버스에 올렸습니다 그런 다음 내 데이터 세트의 내용을 시각화 여기에서이 원을 클릭하고 시각화를 선택할 수 있습니다 그래서 당신은 이것들을 볼 수 있습니다 데이터 세트의 내용이며 여기에서이 열을 예측하려고합니다 과 여기에서 데이터 세트의 행 수를 볼 수 있습니다 자 이제 훈련하세요 이 모델에서는이 데이터 세트의 모든 열을 사용하지 않겠습니다

몇 개의 열을 선택하십시오 이를 위해 데이터 변환으로 이동 한 다음 여기에서 조작 할 수있는 모듈을 선택하겠습니다 데이터 세트의 열 그런 다음 데이터 세트를 열에 연결합니다 selector를 클릭 한 다음 여기에 속성 창에서 열 선택기를 시작합니다 날짜를 남기고 2 열에서 8 열을 선택하겠습니다 컬럼 4 5 6 & 7의 기류를 선택하십시오 1 열부터 7 열까지의 레벨을 선택한 다음 물론 예측하고자하는 열을 포함하겠습니다

좋아, 그럼 움직일 게 선택한 열에이 열이 표시됩니다 권리 그런 다음 확인을 클릭합니다 이제 다음으로해야 할 일은 내가 좋아할 머신 러닝 알고리즘을 선택하십시오 불순물 예측 이제 백분율은 카테고리 I가 아닌 숫자이기 때문에 이 문제는 분류 문제가 아니라 회귀로 간주되므로 기계 학습, 모델 초기화, 회귀 및 여기에서 의사 결정 숲 회귀 알고리즘

이제 저는 전문 데이터 과학자가 아닙니다 이 특정 회귀 모델을 선택할 구체적인 근거가 없으므로 데이터 과학자이거나 데이터 과학과 함께 일한 경우 알려주세요 의견 에서이 모델을 훈련시키는 가장 좋은 알고리즘은 무엇 이었습니까? 괜찮아 다음으로해야 할 일은 훈련에 80 %를 사용하도록 데이터를 분할하는 것입니다 이를 위해 분할 데이터 모듈을 사용하겠습니다 그런 다음 구성하겠습니다 데이터의 80 %를 왼쪽 출력으로 전송 한 다음 출력을 연결합니다 열 선택기에서 내 데이터 스플리터의 입력으로 자 이제 우리는 모델을 훈련 시켜서 기차 모듈을 검색하겠습니다

이제 우리는 이 모델을 훈련시키기 위해 데이터 세트의 80 %를 사용하고 있습니다이 왼쪽 출력을 연결하겠습니다 열차 모델의 입력에 연결 한 다음 기계 학습을 연결하겠습니다 열차 모델의 다른 입력에 대한 알고리즘 그리고 우리는 우리가 예측하고자하는 컬럼은 실리카 비율이라는 트레이너 집중해서 트레이너의 컬럼 선택기를 시작하겠습니다 그리고 여기에 예측하려는 열을 선택한 다음 확인을 클릭합니다 그리고 이제 훈련 후 모델이 어떻게 수행되었는지 확인하고 그 점수 모듈

점수 모델을 캔버스로 드래그합니다 이 모델이 불순물 수준을 예측할 수 있는지 테스트하기 위해 20 %를 사용합니다 아직 보지 못한 데이터 세트 섹션에 대해 20 %를 연결하겠습니다 점수 모델의 입력과 다른 트레이너의 출력에 입력 그리고 우리가 시각화하기 위해 평가 모델이 필요합니다 실적 측정 항목을 사용하여 점수 모델의 출력을 평가 모델의 입력

좋아, 그게 내가해야 할 전부 야 저장하겠습니다 그런 다음 실행을 클릭하여 모델 교육을 시작합니다 좋아, 그래서 훈련 내 모델이 완성되었습니다 이제 모델의 성능 메트릭을 보려면 평가 모델의 출력을 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭하고 시각화를 선택하십시오 좋아 하나 여기서 눈에 띄는 것은 결정 계수입니다 모형의 예측 검정력을 0과 1 사이의 값으로 나타냅니다

모형은 아무것도 설명하지 않으며 1은 완벽하게 적합 함을 의미합니다 보시다시피 우리는 074을 얻었습니다 불순물의 수준을 예측하는 데 매우 좋습니다 그리고 여기에 나는 음수 로그 가능성에 대해 엄청나게 높은 숫자, 그리고 실제로 설명 할 수없는 평균 절대 오차, 따라서 데이터 과학자라면 당신은 우리에게 그것을 설명하고 싶을 수도 있습니다

이제 다음 단계는 게시하는 것입니다 이 모델은 웹 서비스이며 웹 서비스를 설정하기 위해 여기로갑니다 권장 옵션을 선택하십시오 이제 웹 서비스를 게시하면 그런 다음 모델 및 모델에 실시간 프로세스 변수를 보낼 수 있습니다 불순물 비율의 예측에 응답하고 예측에 대해 얼마나 확실한지 백분율로 보내십시오

여기에 웹 서비스 입력을 점수 모델에 연결 한 다음 모델이 실리카 농축 비율을 예측하는 법을 배워서 열에서 제거하십시오 알았 으면 저장하고 실행하겠습니다 그런 다음 웹 서비스를 배포하십시오 자, 이것이 내가 사용할 인터페이스입니다 모든 장치, 컴퓨터 또는 컴퓨터에서 기계 학습 모델과 통신 소프트웨어 조각 따라서이 인터페이스를 사용하여 모델을 수동으로 테스트 할 수 있습니다 공정 변수에 대한 데이터를 입력합니다

요청 / 응답으로 이동하면 여기에서이 인터페이스를 사용하면 플랜트의 PLC 또는 HTTP를 사용하는 에지 게이트웨이의 머신 러닝 모델 실험 계획안 게시 요청을 보낼 수 있습니다 여기 내려 가면 샘플 코드가 있습니다 C #, Python 및 R의 경우 올바르게 사용할 수 있습니다 클라우드에서 머신 러닝 모델과 대화 할 수 있습니다

당신의 의견을 듣고 싶습니다 시청 해 주셔서 감사합니다 아래 댓글 섹션에 대한 의견

Christophe De la Celle – Hedgeguard: Bitcoin & Institutional players, sentiment & machine learning

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좋은 질문입니다 우리가 서있는 사람들에 대해 앞서 말한 내용으로 되돌아갑니다 암호의 측면과 암호에 있다면 외부에서 봅니다 암호 화폐에서 자금 세탁이 진행되고 있다고 말하는 것이 공정하다는 것을 의미합니다 피아트에서도 똑같은 것을 알고 있으므로 일종의 기다림과 암호의 균형 잡힌 패션으로 우리 가보고있는 것은 일종의 기관 등급의 프로젝트가 포함되어 있기 때문에 자금 세탁 방지 지침 등은 약간 다른 영역이므로 KYC AML이 모든 솔루션을 관리한다고 말한 것처럼 구축하려고합니다

좀 더 편안하게 느낄 수 있도록 전통적인 세상에 우리가 실제로 암호화 공간에서 관리인과 함께 일할 수 있도록 펀드 매니저를 지원하는 AML 및 kyc 유형 솔루션과 협력하고 우리는 기금의 모든 것을 합병시키는 모든 것의 중심에 있습니다 crypto cool에 액세스하려는 관리자 및 포트폴리오 관리자 많은 사람들이 말하는 경향이있는 내 포트폴리오의 비율 기관 플레이어는 1 ~ 2 %를 넣습니다 2 %를 잃으면 크지 않기 때문입니다 거래하지만 실제 잠재적 인 황소 실행 당신이 예 백 수 있다면 알 수 있습니다 40 %까지 포트폴리오를 증가시킬 수있는 포트폴리오의 퍼센트 22 % 만 RISM을 복용함으로써 조금 더 적거나 조금 더 제안하면 순수한 암호로 많은 일을 할 수 있습니다 헤지 펀드로 인해 포트폴리오의 100 %가 암호화하지만 전통적인 측면에서 전통적인 자산을보고 있다면 주식 채권을 다루는 헤지 펀드와 2017 년의 전통적인 자산 군은 암호화 종류의 포트폴리오를 테스트하고 내가 시장에 있었을 때 그 부분이 더 실질적인 것이되어 많은 관심을 끌었습니다 암호 화폐가 제공하는 당신과 동의 할 것입니다

이러한 종류의 비대칭 수익 프로필과 펀드 매니저 인 경우 실제로 당신은 변동성이 많은 자산 군에 있고 싶어합니다 내가 묻고 싶은 알파를 포착 할 수있는 많은 기회를 제공합니다 정말 흥미로운 답변입니다 비대칭 위험 수익률은 Carl Icahn이 뿐만 아니라 간단한 용어로 어떻게 설명하겠습니까? 실제로 비대칭 위험 수익률을 정의하십시오 거래는 단지 그것을 끓여서 돌아올 위험에 관한 것입니다 간단한 접근 방식을 사용하므로 앞서 말한 것처럼 위험에 처한 경우 잠재적으로 노출을 10 % 증가시키기 위해 2 %의 위험을 감수해야합니다 그것은 아주 좋은 리스크 반환 프로파일입니다

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사람들의 어깨에서 몸무게를 빼는 작업과 분명히 말하는 기계 이 기초에서 학습은 점점 더 많이 사용되고 있습니다 남자와 기계를 좋아하는 것은 결국 기계 학습처럼 보입니까? algos는 상인의 직업을 인수하거나 우리는 항상 거기에 육체적 인 사람-기술 세트에 달려 있다고 생각합니다 헤지 펀드 공간을 살펴보면 숫자가 늘어난 것을 알고 있습니다 지난 몇 년간 체계적인 전략이 시작되었지만 여전히 매우 재능있는 재량 포트폴리오 관리자가 있습니다 머신 러닝을 사용하지 않거나 시스템 또는 시스템을 사용하지 않는 경우 무역에 대한 체계적인 접근 방식은 단지 직감의 직감에 의존합니다 좋은 아이디어를 골라서 귀하의 질문에 대답 할 수있는 경험 우리가 처음부터보고있는 것의 조합입니다 암호화 된 공간에는 체계적인 자동화 된 시장 중립적 유형이 많이 있습니다 롤아웃되고 있으며 기회를 포착하려는 전략 서로 다른 거래소에서 암호로 사용됩니다 기술에 전적으로 의존하는 것과 같은 감각은 여전히 조금 어려워서 두 사람 모두를 조합하면 기계를 다루는 회사의 다른 많은 사람들처럼 기계 학습은 인간에게 도움이되는 도구라고 말합니다

더 나은 결정을 내릴 수는 있지만 결정을 내리지는 않습니다 당신이 그것을 보는 방법의 그래 그래 나는 그것이 공평하다고 생각 당신이 순수한 훈련 원근법 기계를보고 있다면 분명히 생각합니다 당신이 경우에 많은 가치를 추가하는 것을 알고 학습 기술 당신은 체계적인 전략을 실행 중이며 특히 암호 화폐가 많은 곳에서 원하는 경우 체계적인 접근 방식에 의존하는 차익 거래 기회 신속하게 포착하십시오 특히 차익 거래 기회 2017 년에는 많은 헤지 펀드가 많은 돈을 벌었습니다 요즘 YouTube를 통해 많은 사람들이 기술적 분석을하고 있습니다

더 많은 것을 배우고 싶어하지만 거래와 같은 정규직은 아닙니다 쉬운 위업과 전문가조차도 때때로 당신의 조언을 불태 웁니다 거래 투자를 비교할 때와 비교할 때 당신은 당신이 당신이 소셜 미디어를 보면 알고 정말 흥미로운 포인트를 제기 YouTube 또는 Instagram에서 토끼 구멍을 빠르게 뛰어들 수 있습니다 이러한 모든 암호화 슬래시 슬래시 기술 분석 전문가 당신이 시작하는 누군가 당신이 그것을 탐색 할 때 약간 조심해야 당신이 풀 타임 트레이더가되고 싶다면 당신이 더 많은 것을보고있는 스윙 트레이더를 가진 거래일을 알고 있음 중형 유형 게재 순위이므로 관리하기가 더 쉬울 수 있습니다 당신이 그 투자를 찾고 있다면 옆에 풀 타임 직업을 가지고 투자 측면에서 완전히 다른 종류의 시간대 또는 시간대 제도적 측면에서 그 점을 높이는 것이 흥미 롭습니다 당신이 시작한 크립토 헤지 펀드였던 많은 헤지 펀드 몇 년 전에 그들은 실제로 VC 유형 투자를 적용하고있었습니다 본질적으로 장기적인 투자 기간 이었지만 헤지 자금 구조와 수수료와 유동성의 불일치가 그들은 이제 스스로를 VC의 일종으로 재배치하고 브랜드를 변경해야했습니다

헤지 펀드가 아닌 유형의 차량입니다 우리가 당신을 따르고 싶다면 더 알고 데이터 셋을 제공하는 플랫폼 인 PMS에 대해 그냥 웹 사이트를 방문하거나 소스가 있습니까? 그래, 웹 사이트는 좋다 hedgeguardcom에서 시작하는 장소 우리는 거기에 많은 자료를 넣어 당신이 원하는 경우 많은 교육 자료 브로셔 및 모든 것 아주 쉽게 다운로드 할 수있어 좋은 출발점이되고 트위터에도 있습니다 그리고 금요일 저녁을 채우고 싶다면 LinkedIn에 crypto crypto 기관의 역할 그것은 시작하기에 좋은 곳입니다 절대적이었습니다 즐거움을 듣고 배우고 기관을 이해합니다 우리가 실제로 무슨 일이 일어나고 있는지 추측하기가 어렵 기 때문에 닫힌 문 뒤에 당신의 통찰력을 갖는 것은 정말 오늘도와 주셔서 정말 감사합니다 미래에 당신을 가지고 있고 당신이 경우에 Cryptonites입니다 조정에 다시 한번 감사드립니다 질문이 있으시면 언제든지 의견을 적어주십시오

답변으로 답장을 받고 좋아요와 구독, 폭파하는 것을 잊지 마세요 그 벨 알림 너무 감사합니다 다음 주에 당신을 잡아

[Clip+] 〈QUEER MOVIE Butterfly〉 Director's cut Opening Sequence 〈퀴어영화 나비〉 감독판 오프닝 시퀀스

유승원 [철수 역] 김대영 주하성 [장미 역] 유동현 [선임 매니저 역] 문광무 [돼지엄마 역] 임영덕 [사장 역] 남승우 [막내 역] 「요즘 이런 스펙이면 서류통과도 어려운 거 아시죠?」 「다행히도 저희 회사에선 지원자의 스펙 대신 하고자하는 열정을 더 보기 때문에」 [문자] – 경험 없는데도 할 수 있나요? – 그럼요! 「지원자가 굉장히 많으세요! 지금」 [문자] – 페이가? 「실적이 좋으신 분들은 채용이 되실거구요

」 [문자] – 얼마나 필요하신데요? – 많이는 아니고 「월급은 없으세요」 [문자] – 이 쪽일 해보셨어요? – 아니요 [문자] – 성향이? – 180cm / 64kg / Top 「근데 이 것도 저희가 기회를 드리는 거고」 [문자] 괜찮네요 나이는? 스물 여섯이요

Where is the Best Place to Start Implementing Machine Learning? | Burning Questions

기계 학습은 다음과 같은 경우에 가장 잘 구현됩니다 많은 데이터로 할 수있는 일입니다

예를 들어, 우리 업계와 엘리 매가하는 일은 우리는 모기지 및 은행업에 솔루션을 제공합니다 우리는 사람들을 허용하는 소프트웨어 솔루션을 제공합니다 차용자로서 정보를 입력 그런 다음 대출에 자금을 제공하여 대출을 판매합니다 그리고 거기에는 많은 데이터가 있습니다 우리가 그 정보와 데이터를 수집 할 수 있도록 고객에게 제공하는 것이 중요한 측면입니다 여러분은 실제로 머신 러닝에 대해 생각합니다

"내가 수집하는 모든 데이터는 다음과 같습니다 더 나은 측정 항목으로 다시 되돌릴 수 있습니까? " 그리고 그들 측면에서 실제로 비즈니스를 향상시킵니다 먼저 검색으로 시작하고 챗봇으로 시작해야한다고 말하고 싶습니다 이제 웹 사이트에서 고객과의 접점이되기 때문입니다 그런 다음 기계 학습을 더 추가하거나 오라클이 말한 것처럼 적응 지능 검색 및 챗봇에서 사용할 수 있습니다

콘텐츠 개인화가 시작하기 가장 좋은 곳이라고 생각합니다 구현하기가 비교적 쉽기 때문입니다 당신은 당신의 웹 사이트에서 그것을 할 수 있습니다 이메일로 할 수 있고 이 채널은 가장 많은 잠재 고객에게 도달하고 당신의 목표는 더 오래 참여하도록하는 것입니다 맞춤 콘텐츠를 사용하면 그것이 달성 할 목표입니다 그리고 그들은 당신의 브랜드를 기억할 것입니다

그들은 당신의 웹 사이트에 더 오래 머무르고 희망적으로 돌아올 것입니다 그래서 이곳이 시작하기 가장 좋은 곳이라고 말하고 싶습니다

Learn Machine Learning – Uncover business insights and create solutions

머신 러닝은 많은 양의 데이터를 사용하고 있습니다 패턴 또는 경향 분석 예측 모델링으로 나옵니다

따라서 많은 조직이 그들의 비즈니스 사례 우리 회사 에서처럼 기계 학습을 사용합니다 교통 혼잡 예측 모델링을 수행합니다 또한 상업 세계에서는 추천을하는 기계 학습 고객 데이터의 세분화 고객 접점에서 우리는 알고 싶다 우리는 예측하고 싶습니다 또는 우리는 예측하고 싶습니다 우리 고객의 선호는 무엇입니까 고객 여정을 기반으로 거기서부터 상향 판매를 할 수 있습니다 많은 추천 모델링을 소개하는 교차 판매

예, 모두 기계 학습을 배워야합니다 당신의 회사는 언젠가 기계 학습 주도 회사 우리는 두 가지 방식을 모두보고 있기 때문에 데이터 중심 및 비즈니스 중심 그래서 우리는 중간을 칠 것입니다 내가 항상 관련된 균형점은 기계 학습 많은 오픈 소스를 사용할 수 있습니다 오늘날 사용 가능한 도구 기계 학습을 위해 예를 들어 텐서 플로우가 있습니다 파이 토치 파이썬 많은 함께 제공 유용한 머신 러닝 라이브러리 당신이 구축하기에 충분합니다 머신 러닝 모델

안녕하세요, Theng Hui입니다 기계 학습 스파크에서 가르 칠 것입니다

[2018 디트로이트] 벤츠 G바겐, 이래도 돼?..S클래스처럼 바뀐 실내

[2018 디트로이트] 벤츠 G바겐, 이래도 돼?S클래스처럼 바뀐 실내 흔히 G바겐이라 불리는 메르세데스-벤츠 G클래스는 단종되거나 대대적인 변화가 있을 것으로 예상됐다 이 차는 1979년에 군사용으로 만들어진 이후 별다른 변화 없이 약 40여년을 버텨왔는데, 점점 강화되는 안전 규정 및 배출가스 규제에 맞추려면 환골탈태 수준의 변화가 필요했기 때문이다 메르세데스-벤츠는 15일(현지시각), 미국 디트로이트 코보센터에서 열린 2018 디트로이트모터쇼에서 신형 G클래스를 공개했다 신형 G클래스의 가장 큰 특징은 실내의 변화다 각진 차체와 둥근 헤드램프 등 외관은 전통적인 G클래스의 디자인 정체성을 이어갔지만, 실내를 최첨단으로 꾸몄다

G클래스의 실내가 이렇게 파격적으로 바뀔줄은 아무도 예상하지 못했을 것이다 ​​S클래스에서 시작된 벤츠의 실내 변화는 G클래스에까지 그대로 이어졌다 좌우로 길쭉한 와이드 스크린을 비롯해 S클래스와 같은 다기능 3스포크 스티어링 휠이 적용됐고, 터빈 모양의 공기 송풍구와 에어컨을 조작하는 토글스위치가 그대로 들어갔다 마감재는 가죽, 원목, 탄소섬유 등이 사용됐는데, 각 패널은 빈틈을 찾아보기 힘들 정도로 정교하게 마무리됐다 편의 사양 역시 스마트폰 무선충전시스템을 비롯해 16개 스피커로 구성된 부메스터 서라운드 사운드 시스템 등이 들어갔다

신형 G클래스는 완전히 새로운 플랫폼으로 만들어졌다 외관 디자인이 별로 안 바뀌어서 같은 차체라 생각할 수도 있겠지만, 경량화 및 비틀림 강성 등 플랫폼 개선을 통해 주행 성능을 향상시켰다 특히, 특유의 오프로드 주행 능력을 위해 접근각은 31도, 탈출각은 30도까지 가능하도록 만들어졌다 최저지상고는 241mm, 도하는 700mm까지다 파워트레인은 2

9리터급 디젤 엔진과 신형 30리터급 가솔린 터보, 40리터급 가솔린 터보 엔진이 탑재된다 30 터보 엔진은 48V 하이브리드 시스템과 결합돼 효율을 높였고, 고성능 버전인 AMG 모델은 출력을 570마력에서 602마력까지 높였다 변속기는 9단 자동변속기가 조합됐으며 3개의 잠금식 차동장치와 저속기어, 오프로드 주행을 위한 G모드가 제공된다 저속기어나 차동장치 잠금 선택 시 적용되는 G모드는 가속페달, 조향장치, 서스펜션 특성을 변화시켜 최적의 주행 능력을 발휘한다

이현주 감독 성폭행 사건 조직적 은폐

이현주 감독 성폭행 사건 조직적 은폐 이른바 이현주 감독 성폭행 사건 조직적 은폐 사건이 사실로 드러났다 영화계 동료를 상대로 저지른 성폭행 사건과 관련해 당사자들이 속한 한국영화아카데미(KAFA) 내에서 조직적 은폐 시도가 있었으며 심지어 고소 취하 종용을 비롯한 2차 피해도 발생한 것으로 지난 20일, 확인됐다

피해자가 지난달 SNS를 통해 주장한 내용이 대부분 사실로 드러난 셈이다 지난해 이미 대법원서 준 유사강간 혐의로 유죄 확정판결을 받은 이 감독은 피해자의 미투 폭로로 사건이 알려지자 은퇴를 선언했다 영화진흥위원회(영진위)는 진상조사위원회를 구성해 피해자의 주장을 조사한 결과 사건을 처음 인지한 책임교수 A씨가 피해자 보호조치를 취하지 않고 사건을 은폐하려 한 사실이 확인됐다고 밝혔다 영진위에 따르면 A씨는 피해자에게 여러 차례 고소 취하를 요구하며 부적절한 언사를 했다 재판이 시작되자 이 감독 측 증인으로 출석해 피해자에게 불리하게 활용될 수 있는 증언도 했다

아카데미 원장 B씨는 성폭행 사건과 고소 사실을 알고도 상급기관인 영진위에 알리지 않고 피해자 보호조치도 하지 않았다 이 감독의 졸업작품을 아카데미 차원에서 지원·홍보하기도 했다 이 감독은 재판이 진행 중이던 지난해 영화 으로 청룡영화상 신인감독상을 받았다 행정직 직원들 역시 이 감독에게 재판에 사용될 사실 확인서를 작성해주고 나서 보고하지 않는 등 보고 체계가 전혀 작동하지 않은 결과 사건이 장기간 은폐됐다 영진위가 사건을 보고받지 못한 것은 물론 관련자들 역시 재판 경과에는 관심을 두지 않은 탓에 판결 선고가 난 사실도 몰랐다고 설명했다

Despre Machine Learning și experiența de la NDR "Artificial Intelligence Conference" Iași, 2019

플로린 후마와 함께 우리는 ASSIST의 동료들을 소개했습니다 머신 러닝의 작동 방식 또한, 나는 선물했다 몇 가지 아이디어와 토론 NDR "인공 지능 회의"에서 회의 주제 중 하나 우리가 어떻게 사용할 수 있는지 보여줍니다 기계 학습 경찰에 정보를 제공하기 위해 범죄율에 특정 지역의 사고

두 번째 주제는 실시간 인식 심슨 캐릭터 오늘의 Play & Learn 프레젠테이션의 두 번째 부분에서 우리는 응용 프로그램에 대해 이야기 프론트 엔드 페이지를 자동으로 테스트하는 그리고 가능성에 대해서도 봇 생성 음식을 주문하는 사용자의 이전 경험