μΌ | μ | ν | μ | λͺ© | κΈ | ν |
---|---|---|---|---|---|---|
1 | 2 | 3 | 4 | 5 | ||
6 | 7 | 8 | 9 | 10 | 11 | 12 |
13 | 14 | 15 | 16 | 17 | 18 | 19 |
20 | 21 | 22 | 23 | 24 | 25 | 26 |
27 | 28 | 29 | 30 |
- Deeplearning
- Linear Regression
- λ₯λ¬λ
- li-ion
- λ―Έλμμ μ₯νμ
- Python
- κ΅ννμ
- electrochemical models
- λμ23μ΄
- fatigue fracture
- μκ·Ήμ¬
- μ λ½
- set add
- set method
- fluent python
- νΉλ³ λ©μλ
- gradient descent
- μ²μΆ νμ΄ν
- μ ννκ·
- 2022λ
- anaconda κ°μνκ²½
- μ΄μ°¨μ μ§
- m1 anaconda μ€μΉ
- special method
- μ λ½ κ΅ννμ
- λ―Έλμμ ν΄μΈκ΅ν
- cost function
- Andrew ng
- Machine learning
- μ€μ€νΈλ¦¬μ
- Today
- Total
Done is Better Than Perfect
[π λΆμ λΆμ ] 6. μ²μλ μ μν λμ μμ± (μμ§) λ³Έλ¬Έ
[π λΆμ λΆμ ] 6. μ²μλ μ μν λμ μμ± (μμ§)
jimingee 2025. 1. 30. 00:27
π° μ²μλ μ μν λμ μμ± (μμ§) - μ€λ Έμ°νμ€λΆμ€
μ²μλ μ μν λμ μμ± - μμ€24
2020,21,22,23λ 4λ μ°μ μ΄λν λ² μ€νΈμ λ¬ γλμ μμ±γ395μ λν. μΌλ³Έ, λλ§, νκ΅, μ€κ΅, λ² νΈλ¨ 5κ°κ΅ μΆνμ΄μ μ°λ¦¬ μμ΄λ€ μ°¨λ‘λ€! γμ²μλ μ μν λμ μμ±γμ 100μΈ μλλ₯Ό μ΄ μλ μκ²
www.yes24.com
λμ λνλ μ¬λ°λ₯Έ νλ
λμ λ€λ£¨λ κΈ°λ³Έμ μΈ νλλ₯Ό μ΅νκ³ , λΆλ₯Ό μ₯κΈ°μ μΌλ‘ μμκ°λ λ°©λ²μ μλ €μ£Όλ μ± μ΄λ€. λ§μ μ¬λλ€μ΄ λΉ λ₯΄κ² λΆμκ° λκ³ μΆμ΄ νμ§λ§, μ΄ μ± μ μ€νλ € "빨리 λΆμκ° λκ³ μΆλ€λ©΄, 빨리 λΆμκ° λλ €κ³ νμ§ λ§λΌ"κ³ λ§νλ€. λΆλ ν루μμΉ¨μ λ§λ€μ΄μ§λ κ²μ΄ μλλΌ, κΎΈμ€ν λ Έλ ₯κ³Ό μ΅κ΄μ ν΅ν΄ μ°¨κ·Όμ°¨κ·Ό μμ¬μΌ νλ€λ κ²μ΄λ€.
μ²μ²ν, νμ§λ§ κΎΈμ€ν μλ μ΅κ΄
μ± μμλ λΆμκ° λλ κΈΈμ΄ λ§λΌν€κ³Ό κ°λ€κ³ λ§νλ€. λ¨κΈ°κ°μ λμ λ²λ €λ μ‘°κΈν¨μ μ€νλ € μ₯κΈ°μ μΌλ‘ μ€ν¨ν νλ₯ μ λμΈλ€κ³ νλ€. λμ λͺ¨μΌλ κ³Όμ λ ‘κΈ°μ΄λΆν° μ°¨κ·Όμ°¨κ·Ό μμ μ¬λ €μΌ νΌνΌν μ§μ μ§μ μ μλ€’λ λΉμ μ²λΌ, μμ μ μΈ κΈ°λ°μ λ§λλ κ²μ΄ μ€μνλ€κ³ κ°μ‘°νλ€.
μλ₯Ό λ€μ΄, μ²μμλ μμ λμ΄λΌλ μ μΆνλ μ΅κ΄μ λ€μ΄λ κ²μ΄ μ’λ€. κΈμ‘μ΄ μ λλΌλ κΎΈμ€ν μ μΆνκ³ , μ΄λ₯Ό κΈ°λ°μΌλ‘ ν¬μνλ μ°μ΅μ νλ©΄ μ₯κΈ°μ μΌλ‘ ν° μ°¨μ΄λ₯Ό λ§λ€ μ μλ€.
λͺ©ν μ€μ : λ¨κΈ°, μ€κΈ°, μ₯κΈ°λ₯Ό ν¨κ» κ³ λ €νκΈ°
μ± μμλ λͺ©νλ₯Ό μ€μ ν λ λ¨κΈ°, μ€κΈ°, μ₯κΈ° λͺ©νλ₯Ό ν¨κ» μΈμ°λΌκ³ νλ€. λ무 짧μ λͺ©νλ§ μμΌλ©΄ λ°©ν₯μ μκΈ° μ½κ³ , λ무 κΈ΄ λͺ©νλ§ μμΌλ©΄ μΆμ§λ ₯μ΄ λ¨μ΄μ§ μ μκΈ° λλ¬Έμ΄λ€. μλ₯Ό λ€μ΄:
- λ¨κΈ° λͺ©ν: ν λ¬μ μΌμ κΈμ‘ μ μΆνκΈ°
- μ€κΈ° λͺ©ν: 3λ μμ μ’ μ£λ λ§λ€κΈ°
- μ₯κΈ° λͺ©ν: 30λ ν μμ μ μΈ κ²½μ μ μμ ν보νκΈ°
μ΄λ κ² κ΅¬μ²΄μ μΈ λͺ©νλ₯Ό μΈμ°κ³ μ€μ²νλ κ²μ΄ μ€μνλ€.
π± νμ€μ μΈ μ€μ² λ°©λ²
λ μμ μ΄μ μ£ΌκΈ°μ μΌλ‘ μμ μ μ»κ³ λμ μ λ€λ£¨λ λ°©λ²μ μ΅νμΌ νλ μμ μ΄λΌ μ΄ μ± μ μ½κ² λμλ€. λ§€μΌ κ²½μ λ΄μ€λ₯Ό μ½μΌλ©° κΈ°λ³Έμ μΈ κ²½μ νλ¦μ μ΄ν΄νλ €κ³ λ Έλ ₯ μ€μ΄μ§λ§, μμ°μ κ΄λ¦¬νλ λ°©λ²μ΄λ ν¬μ λ°©ν₯λ λ κΉμ΄ κ³ λ―Όν΄λ³΄κ² λμλ€.
μ± μ μ½κ³ λμ μ 리ν μ€μ² λ°©λ²μ λ€μκ³Ό κ°λ€:
- μλΉλ³΄λ€ μ μΆμ λ¨Όμ νκΈ° – λμ λ²λ©΄ λ¨Όμ μ μΆν κΈμ‘μ μ νκ³ , λλ¨Έμ§λ₯Ό μλΉνλ μ΅κ΄ λ§λ€κΈ°.
- μλΉ μ΅κ΄μ κΈ°λ‘νκ³ λΆμνκΈ° – λΆνμν μ§μΆμ μ€μ΄κ³ ν¨μ¨μ μΌλ‘ μλΉνλ λ°©λ² μ΅νκΈ°.
- κ²½μ λ΄μ€μ μ¬ν ν¬ κ³΅λΆλ₯Ό λ³ννκΈ° – λ¨μν μ μΆλ§ νλ κ²μ΄ μλλΌ λμ μ΄λ»κ² λΆλ¦΄μ§λ κ³ λ―ΌνκΈ°.
- λͺ©νλ₯Ό ꡬ체μ μΌλ‘ μΈμ°κ³ μ€ν κ³νμ μ§κΈ° – λ¨κΈ°, μ€κΈ°, μ₯κΈ° λͺ©νλ₯Ό κ· ν μκ² μ€μ νκΈ°.
γμ²μλ μ μν λμ μμ±γμ λ¨μν λμ λͺ¨μΌλ λ°©λ²μ μλ €μ£Όλ μ± μ΄ μλλΌ, λμ λνλ μ¬λ°λ₯Έ νλμ μ₯κΈ°μ μΈ κ΄μ μ μ¬μ΄μ£Όλ μ± μ΄λ€. μ§κΈλΆν°λΌλ μ°¨κ·Όμ°¨κ·Ό λμ νλ¦μ μ΄ν΄νκ³ κΎΈμ€ν μ΅κ΄μ κΈ°λ₯΄λ©΄, λμ€μ ν¨μ¬ λ μ¬μ λ‘μ΄ κ²½μ μνμ ν μ μμ κ²μ΄λ€.