전체 글 (291) 썸네일형 리스트형 통신 분야 AI 기반 네트워크 최적화 (1) 통신 환경은 빠르게 진화하고 있으며, 인공지능(AI)이 이러한 변화의 선두에 있습니다. 인공지능이 파동을 일으키는 한 분야는 네트워크 최적화인데, 이는 네트워크 성능과 효율성을 극대화하는 데 중점을 둔 프로세스입니다. 오늘부터는 AI 기반 네트워크 최적화가 복잡하고 데이터가 많이 사용되는 네트워크를 관리하는 통신 회사의 어려움을 어떻게 극복하고 있는지 살펴볼 것입니다. AI 기반 네트워크 최적화의 세계를 자세히 살펴볼 준비를 합니다. 실시간 분석을 강화하고 자원 할당을 자동화하며 원활한 연결을 보장하는 역할을 탐구합니다. 또한 네트워크 성능 개선, 비용 절감 및 우수한 사용자 경험을 포함한 다양한 이점에 대해 살펴볼 것입니다. 통신 산업에 혁신을 일으키고 미래를 형성하는 혁신을 알아보겠습니다. 글로벌 텔.. 머신러닝 파이프라인 (5) 머신러닝 파이프라인의 사용 사례 건강 관리: 구글의 당뇨병 망막병증 검출 구글은 실명으로 이어질 수 있는 당뇨병 합병증인 당뇨병 망막병증을 검출하기 위한 ML 파이프라인을 개발했습니다. 이 파이프라인은 망막 이미지를 전처리한 다음 딥 러닝 모델을 적용하여 상태의 징후를 식별합니다. 모델은 레이블이 지정된 이미지의 대규모 데이터 세트에서 훈련되었으며 정확도를 유지하기 위해 지속적으로 업데이트됩니다. 모델은 93.72%의 정확도, 97.30%의 민감도, 92.90%의 특이도를 달성했습니다. 재무: JP모건의 록스엠 거래 알고리즘 JP모건은 방대한 양의 과거 거래 데이터를 처리하고, 기계 학습 알고리즘을 적용하여 패턴을 식별하고, 이 정보를 사용하여 최적의 시간에 거래를 실행하는 파이프라인을 구현했습니다. 이.. 머신러닝 파이프라인 (4) 머신러닝 파이프라인을 구축할 때 고려해야 할 사항 기계 학습 파이프라인을 구축하는 것은 몇 가지 요소를 신중하게 고려하고 계획해야 하는 중요한 프로젝트입니다. 다음 내용에서 해당 요소들에 대해 알아보겠습니다. - 문제 및 데이터 이해: 먼저 해결하고자 하는 문제를 명확하게 정의합니다. 예를 들어, 고객 이탈을 예측하려면 먼저 고객 이탈 가능성을 나타내는 요소를 알아야 합니다. 이러한 이해는 모델 교육에서 사용할 기능 선택에서 모델 선택 자체에 이르기까지 파이프라인의 모든 단계에 영향을 미칩니다. 또한, 사용 가능한 데이터를 초기에 검사하여 그에 따라 파이프라인을 설계합니다. 예를 들어, 대부분의 데이터가 텍스트 기반인 경우, LPN(자연 언어 처리) 기술을 파이프라인에 통합하기를 원할 수 있습니다. - .. 이전 1 ··· 9 10 11 12 13 14 15 ··· 97 다음
