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빅데이터 분석의 개론
빅데이터는 기존 소프트웨어나 데이터베이스로 처리할 수 없는 크기의 데이터를 처리하는 기술을 말합니다.[1] 무엇이 데이터를 빅데이터로 만드는가? 그것은 데이터의 크기 방대함 (volume), 종류의 다양함 (variety), 발생하는 속도 (velocity)에 의해 결정됩니다. 빅데이터가 뜨게 된 결정적인 이유는 Hadoop 의 등장 때문입니다. 대용량의 데이터에 대해 분산 저장하고 분산 처리하기 때문에, 과거처럼 사양이 높은 서버급 컴퓨터의 추가 증설없이 대용량 데이터를 처리할 수 있게되었습니다. 빅데이터 분석의 과정은 과거 전통적인 데이터 분석과 크게 다르지 않습니다. 데이터 분석의 라이프 사이클[2]은 아래와 같습니다. 이 과정 중 여전히 데이터를 전처리(preprocessing)하는데에 많
![[작업중][번역][How to use]Learn about Language Understanding Intelligent Service (LUIS)](https://img.zoomtrend.com/2017/07/16/b0207820_596b4a31252e0.png)
[작업중][번역][How to use]Learn about Language Understanding Intelligent Service (LUIS)
*해당 번역은 MS LUIS 공식 페이지 내 DOCS를 번역한 내용이며, 글쓴이의 영어실력에 따라 잘못된 번역이 있을 수 있습니다. (This translate is from MS LUIS DOCS. Maybe you can find some wrong translations because my bad english skills)*해당 글의 원본은 LUIS 공식 사이트(https://www.luis.ai/home/help#luis-help)에서 확인 가능합니다. (You can read original docs at https://www.luis.ai/home/help#luis-help) *해당 글의 모든 내용의 출처 및 라이선스는 MS LUIS 공식 사이트에 있습니다.(Every contents's s
Machine Learning in a Year
이 글은 Per Harald Borgen 이 쓴 Machine Learning in a Year 이라는 글을 제가 번역한 것입니다.원문 링크 :#.dcvsc8a49 Machine Learning in a Year1년안에 머신 러닝 마스터하기From being a total ml noob to start using it at work머신러닝 초급자가 직업으로 사용하기까지. 이것은 제가 작년에 쓴 MachineLearning in a Week 기사로서, 제가 어떻게 5일 간의 수업으로 머신 러닝을 시작하게 됐는지에 대한 이야기입니다. 매우 효과적이었던 소개 이후, 저는 여유 시간에 학습을 계속했으며, 거의 1 년 후에 Xeneta에서 영업 리드를 인증하기 위해 다양한 ml 및 자연 언어
