Previous (20-22) (316) 썸네일형 리스트형 핏빗 차지 2 (Fitbit Charge 2) 기능 - (7) 트래커 디스플레이 제가 게으른탓에 몇 주간 글이 없었네요. 많은 양해 바라겠습니다. 핏빗 차지2에서만 볼 수 있는 기능. 트래커 디스플레이에 대해서 이번에 다루겠습니다.아무래도 Fitbit 스마트밴드에 관심 있으신 분들께서는 어떤 제품을 사야 할지 고민될 것으로 생각됩니다. 그런 측면에서, 트래커 상에 어떤 것이 표시되는지를 간단하게 다뤄보도록 하고요.핏빗 차지2 디스플레이가 이렇게 생겼구나 참고하시면 되겠습니다. 2016/11/02 - [IT/Wearable Device] - 핏빗(Fitbit) Charge 2 기능 - (2) 위젯 설정2016/11/02 - [IT/Wearable Device] - 핏빗(Fitbit) Charge 2 기능 - (3) 카카오톡 등 메시지 알림2016/11/06 - [IT/Wearable .. Machine Learning - (2) kNN 모델 이 글을 읽기 전에 반드시 참고하셔야 할 부분이 있음을 알려드립니다. 인터넷 상에 제 글이 검색이 되어 다른 분들도 한 번 혹은 그 이상은 거쳐가는 곳인 것은 사실이지만, 어디까지나 저는 Machine Learning을 처음 시작하는 사람인 만큼 연구 및 학습을 위한 자료 정리용으로 올리는 것입니다.그렇기 때문에 전문가가 아닌 초심자가 올리는 그런 글이라는 점을 참고정도 해 두시기 바랍니다. 그렇다 하여 책이나 학습 자료를 통해서 그대로 베끼거나 그런 내용은 블로그의 수준을 스스로 떨어뜨리는 일밖에는 되지 않는다는 점에서 그럴 일은 전혀 없을 것임도 더불어 참고하시기 바랍니다. (본문 중 주요 내용에 대한 모든 출처: 알고리즘으로 배우는 인공지능,머신러닝,딥러닝 입문 - 위키북스, 김의중 지음)즉 본문에.. Machine Learning - (1) 기초 개념 먼저 이 글을 읽기 전에 반드시 참고하셔야 할 부분이 있음을 알려드립니다. 인터넷 상에 제 글이 검색이 되어 다른 분들도 한 번 혹은 그 이상은 거쳐가는 곳인 것은 사실이지만, 어디까지나 저는 Machine Learning을 처음 시작하는 사람인 만큼 연구 및 학습을 위한 자료 정리용으로 올리는 것입니다. 그렇기 때문에 전문가가 아닌 초심자가 올리는 그런 글이라는 점을 참고정도 해 두시기 바랍니다. 그렇다 하여 책이나 학습 자료를 통해서 그대로 베끼거나 그런 내용은 블로그의 수준을 스스로 떨어뜨리는 일밖에는 되지 않는다는 점에서 그럴 일은 전혀 없을 것임도 더불어 참고하시기 바랍니다. (본문 중 주요 내용에 대한 모든 출처: 알고리즘으로 배우는 인공지능,머신러닝,딥러닝 입문 - 위키북스, 김의중 지음) .. 머신러닝 / 빅데이터 연구를 시작하는 방법 - (4) 연구 및 학습 Process 이 글로 바로 넘어오신 분이 계신다면, 바로 앞의 개요 부분을 한번은 참고해주시기 바랍니다. 제가 어떤 배경으로 이런 글을 썼는지를 알 수 있을 것입니다. 2016/11/19 - [Onik Lab./General] - 머신러닝 / 빅데이터 연구를 시작하는 방법 - (1) 개요 2016/11/19 - [Onik Lab./General] - 머신러닝 / 빅데이터 연구를 시작하는 방법 - (2) 왜 머신러닝과 빅데이터인가? 2016/11/21 - [Onik Lab./General] - 머신러닝 / 빅데이터 연구를 시작하는 방법 - (3) R Programming 여태까지 앞선 글을 요약하면 다음과 같습니다. 1. AI를 연구하고 싶다. 2. AI 연구를 위해 머신러닝을 학습 및 연구하고 싶다. 3. 머신러닝의.. 머신러닝 / 빅데이터 연구를 시작하는 방법 - (3) R Programming 이 글로 바로 넘어오신 분이 계신다면, 바로 앞의 개요 부분을 한번은 참고해주시기 바랍니다. 제가 어떤 배경으로 이런 글을 썼는지를 알 수 있을 것입니다. 2016/11/19 - [Onik Lab./General] - 머신러닝 / 빅데이터 연구를 시작하는 방법 - (1) 개요 2016/11/19 - [Onik Lab./General] - 머신러닝 / 빅데이터 연구를 시작하는 방법 - (2) 왜 머신러닝과 빅데이터인가? 앞의 글을 요약하면 다음과 같습니다. 현재 제가 준비하는 부분은 머신러닝을 통해서 AI를 학습 및 연구하는 것입니다. 그리고 빅데이터는 이러한 머신러닝 연구를 위한 또다른 방법이 될 수 있는 것이고요. 사실 일개 개인이. 그것도 심지어 백수도 아닌 일반 직장인이, 어디서 그렇게 큰 데이터를.. 머신러닝 / 빅데이터 연구를 시작하는 방법 - (2) 왜 머신러닝과 빅데이터인가? 이 글로 바로 넘어오신 분이 계신다면, 바로 앞의 개요 부분을 한번은 참고해주시기 바랍니다. 제가 어떤 배경으로 이런 글을 썼는지를 알 수 있을 것입니다. 2016/11/19 - [Onik Lab./General] - 빅데이터 / 머신러닝 연구를 시작하는 방법 - (1) 개요 인공지능에 대한 연구는 사실 최근에 있었던 일도 아니고. 제가 대학원에서 연구했을 때에도 제 연구실 바로 아래층에는 인공지능 연구실이 사실 별도로 있었습니다. 당시에는 인공지능쪽도 대학원 수업을 들으면서 좀 같이 공부하려고도 했었는데.. 너무 어려워서 성적이 별로 좋지 못했죠. 정말 열심히 했지만 어려웠더라고요. 아무래도 당시에는 많은 국내자료가 있었던 것도 아니고, 연구했던 사람도 한정적이였기 때문이겠지요. (제가 의지가 부족해서.. 머신러닝 / 빅데이터 연구를 시작하는 방법 - (1) 개요 먼저 참고로 말씀드리자면, 이 글을 작성한 본인은 빅데이터 또는 머신러닝 전문가는 커녕 거의 Beginner 정도의 지식 수준밖에 되지는 않습니다. 하지만 제가 해당 분야에 대해서 어떤 식으로 연구를 해야 하는가를 거의 10일을 고민을 하고 관련된 자료도 많이 찾아보았으며. 여러 다양한 문헌 및 방법 등도 세부적으로 보면서 고민을 하여 쓰게 되었습니다. 그러니 전문가들이 이 글을 본다면 뭔가 지식도 없으면서 아는 척을 하는 것인가 생각할 수도 있을 것이고, 혹은 아직도 모르는게 많이 있구나 그렇게 느낄 수도 있을 것입니다. 다만 제가 그럼에도 불구하고 연구방법에 대해서 구지 글을 올리고자 하는 이유는 제가 이제 막 새로운 분야에 대한 연구 및 학습을 시작하면서 학습 방향을 잡기 위해서 수없는 고민을 한 .. 구글 지도반출 여부가 18일 결정되네요 Google Map 지도 반출 여부가 11월18일. 제가 글을 쓴 시점에서 보면 이틀 뒤에 결정이 된다고 합니다. Google이 6월에 반출 신청을 한 후, 8월 중순에 결과가 나왔어야 했으나 한차례 연기가 된게 벌써 이렇게 되었네요. 반출이 될 지 안될지 여부는 불투명합니다만, 반출이 되면 과연 무엇이 달라질까요.그리고 그것이 옳은 지 여부에 대해서도 한번 보도록 할게요. 먼저 현재의 대한민국의 구글 맵입니다. 사실 우리나라 사람에게는 이 지도가 딱히 불편한 점은 없습니다.오히려 티맵이나 네이버 지도 등을 통해서 지도 서비스를 제공할 수도 있고, 교통정보도 따로 확인도 되고.그 외 지도 기반의 기타 서비스 등등을 국내 사람들이 이용하는 것 자체에 문제는 없죠. 다만 Google에서 제공하는 지도와 연계.. 이전 1 ··· 33 34 35 36 37 38 39 40 다음
