[태그:] 머신 러닝(ML)
ML 모델 미세 조정을 위한 데이터 세트 준비하기: 종합 가이드
데이터 수집, 텍스트 추출 및 명령어 파일 생성에 대한 이 가이드를 통해 모델을 미세 조정할 수 있는 고품질 데이터 세트를 만드세요.
차세대 기술로 비즈니스 사용자의 공급망 최적화를 지원하는 SWARM 엔지니어링
SWARM Engineering은 AI를 활용하여 고객의 비즈니스를 혁신하는 데 도움을 주고 있는 기업 중 하나입니다. 새로운 디지털 비서인 AVA에 대해 알아보세요.
모바일 데이터베이스 플랫폼을 통한 클라우드 투 엣지 AI
엣지 컴퓨팅은 AI가 현재와 미래의 가능성을 실현하는 데 필수적이며, Couchbase의 엣지 네이티브 AI 지원 최신 데이터베이스는 이를 지원할 준비가 되어 있습니다.
카우치베이스 애널리틱스 사용자 정의 함수(UDF)로 ML 모델 활용하기
이 블로그 게시물에서는 Couchbase에 상주하는 데이터에 외부 알고리즘을 적용하는 방법을 안내합니다.
Couchbase가 데이터 과학을 간소화하는 방법(1부)
데이터 과학 프로세스를 간소화하여 모델을 구축하고, 데이터 마이그레이션을 줄이고, 쿼리, 분석 등을 수행할 수 있는 Couchbase 서비스를 사용할 수 있습니다.
ML과 NoSQL의 만남: 분석을 위한 Python 사용자 정의 함수와 SQL++의 통합
개발자 프리뷰 모드에서 살펴볼 수 있는 새로운 기능인 Python UDF와 Couchbase Analytics의 통합에 대해 알아보세요.
카우치베이스와 주피터 노트북으로 선형 회귀 모델 훈련하기: 단계별 튜토리얼
이 단계별 자습서를 따라 Jupyter Notebook과 Couchbase Server를 사용하여 심층 데이터 인사이트를 위한 머신 러닝 모델을 훈련하고 테스트하세요.
이제 외부 분석 컬렉션을 사용하여 Azure Blob 저장소를 지원하는 Couchbase Analytics
외부 분석 컬렉션을 통해 외부 데이터와 로컬 데이터를 결합하는 강력한 데이터 분석을 위해 Microsoft Azure Blob Storage에 저장된 데이터를 활용하세요.
Couchbase Server 7.0 발표
Couchbase Server 7.0이 어떻게 수익성 높은 결과를 위해 구축된 엔터프라이즈 애플리케이션에 RDBMS의 강점과 NoSQL의 유연성을 제공하는지 알아보세요.
![How to Use Couchbase as a Machine Learning Model Store [Part 2 of 2]](https://www.couchbase.com/blog/wp-content/uploads/sites/1/2021/07/machine-learning-model-store-couchbase-data-platform-800x280.png.webp)
카우치베이스를 머신 러닝 모델 저장소로 사용하는 방법 [2부 2편]
온라인 머신 러닝의 성능 요구 사항을 충족하기 위해 바이너리 또는 JSON을 사용하여 Couchbase 데이터 플랫폼을 ML 모델 저장소로 사용하는 방법을 알아보세요.
인기 게시물
- 카우치베이스, 에이전트 개발 가속화를 위해 카펠라 AI 서비스 도입...
- 새로운 엔터프라이즈 분석으로 차세대 JSON 분석을 ...
- 데이터 분석 방법: 정성적 기법 대 정량적 기법
- Groq의 빠른 LLM 추론과 카우치베이스 벡터의 통합...
- MongoDB Ends Mobile Support Today: Migrate to Couchbase
- 임베딩 모델이란 무엇인가요? 개요
- 데이터 모델링 설명: 개념적, 물리적, 논리적
- Optimizing AI Workflows with a Human in the Middle
- Reinventing the Future of Media and Entertainment with AI and Cou...
