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데이터를 수집하는 웹 데이터 크롤링 도구는 어떤것이 있을까요? 1. 웹 데이터 크롤링 도구는 크게 프로그래밍 언어를 활용한 방식과 소프트웨어를 이용하는 방법으로 나눌 수 있습니다.● 프로그래밍 언어를 이용한 방식에어는 파이썬이 크롤링을 위한 대표적인 도구로 널리 사용되고 있습니다. 파이썬은 수많은 데이터 수집, 처리라이브 러리가 제공되고, 그 중에서도 파이썬 내장 모듈인 requests나 urllib을 활용하여 웹 페이지의 HTML을 다운받고, BeautifulSoup을 사용해 데이터를 추출하는 방식이 간단하고 널리 사용되는 방법입니다. ● 소프트웨어를 이용하는 방법에서는 다양한 웹 크롤링 도구가 있지만, ScrapeStorm이 인공지능을 기반으로 개발된 지능적인 무료 웹 데이터 수집 도구로 광범위하게 사용되고 있습니다. 추가적으로 Pashanhu, Gooseber.. 더보기
AI 데이터 수집에 사용되는 다양한 도구들은 무엇인가요? 1. AI 데이터 수집에 대한 다양한 도구들은 다음과 같습니다. 1. 웹 크롤링 도구: 데이터를 인터넷 상의 웹 사이트에서 직접 수집할 때 사용되는 도구입니다. Python의 Beautiful Soup와 Scrapy, 자바스크립트의 Puppeteer, 소프트웨어 프로그램인 Octoparse와 Import.io 등이 널리 사용됩니다. 2. API(APIs): 많은 웹사이트와 플랫폼들은 사용자가 데이터에 접근하게 하기 위해 API를 제공합니다. RESTfuI API를 요청하는 데 신용되는 Python의 Requests 라이브러리나 JavaScript의 axios, fetch 등이 있습니다. 3. 데이터 베이스 도구: 직접적으로 데이터 베이스에 데이터를 수집하거나 조작할 때 사용되는 도구입니다. SQL, Mo.. 더보기
모델 생성과 훈련 단계는 어떻게 진행되나요? 1. 모델 생성과 훈련 단계는 몇가지 주요 과정을 포함하며, GoogIe Vertex AI에서는 이러한 과정들을 심플하게 진행할 수 있도록 도와줍니다. 1. 데이터 수집 및 준비: 먼저, 모델 훈련을 위한 데이터를 수집하고 준비하는 과정이 필요합니다. 이는 원시 데이터의 교정, 정제 그리고 필요한 경우 정보 항목(Feature) 추출을 포함합니다. 2. 데이터 분할: 데이터를 훈련 세트, 검증 세트, 테스트 세트로 분할합니다. 이렇게 분할하면 모델이 새로운 데이터에 대해 어떻게 예측할지 평가하는데 도움이 됩니다. 3. 모델 선택 및 구축: 모델의 유형과 구조를 결정합니다. 예를들어, 이진 분류 문제에는 로지스틱 회귀나 SVM을, 이미지 분류 문제에는 CNN을, 시퀀스 데이터에는 RNN이나 LSTM을 선택.. 더보기
GoogIe Vertex AI는 어떤 모델들이 있나요? 1. GoogIe의 Vertex AI는 다양한 모델을 제공합니다. 여기에는 다음과 같은 모델이 포함됩니다. 1. Gemini: GoogIe DeepMind의 다중 모달 모델로, 거의 모든 입력을 이해하고 다른 유형의 데이터를 결합할 수 있습니다. 2. Imagen: 텍스트를 이미지로 변환하는 모델로, 고 품질의 사실감 있는 이미지를 생성하고 깊은 언어 이해를 가지고 있습니다. 3. Large Language ModeIs(LLMS): 대용량 언어 모델은 교육 데이터에서 유용한 패턴, 구조, 지식을 학습하고 사용자의 쿼리에 대한 응답을 생성하거나 텍스트를 생성하는데 사용할 수 있는 언어 모델 입니다. 이 외에도, Vertex AI는 사용자가 자신의 응용 프로그램 에서 테스트, 배포, 사용자 정의 할 수 있는.. 더보기
GoogIe Ver tex AI의 가격 결정 요소는 무엇인가요? 1. Google의 Vertex AI의 가격 결정 요소는 다음과 같습니다. 1. Vertex AI 도구 및 서비스: 다양한 AI 도구와 서비스를 사용한 경우 이에대한 비용이 발생합니다. 예를들어, 텍스트 생성, 이미지 생성, 대화형 AI 등 다양한 서비스를 활용할 수 있으며, 이러한 서비스들은 각각 다른 비용을 가집니다. 2. 저장소: 사용하는 저장 공간에 따라 비용이 달라집니다. 3. 컴퓨팅: 사용하는 컴퓨팅 리소스의 양에 따라 비용이 달라집니다. 이는 실행시간, 처리량, CPU와 메모리 사용량 등에 따라 달라집니다. 4. GoogIe CIoud 리소스: GoogIe CIoud 내에서 추가로 사용하는 리소스, 예를들어 데이터 엔지니어링, 데이터 애널리스트 등의 서비스에 따라 비용이 발생할 수 있습니다... 더보기
이번 시간엔 AI 플랫폼 가격의 차이를 말씀 드리겠습니다. 1. AI 플랫폼의 가격은 플랫폼 제공업체, 기능, 서비스 범위 등에따라 크게 다릅니다. ● 몇가지 업체를 특정해서 예를 들면, Google의 Vertex AI경우, 교육 비용이 노드 시간당 $21.252로 책정 되어 있습니다. 그 외에 NVIDIA의 DGX 플랫폼, Databricks, Amazon의 EC2 G4 인스턴스 등이 AI 교육 플랫폼 으로 사용되지만 각 사이트에서 구체적인 가격정보는 확인할 수 없었습니다. 이러한 플랫폼들은 자세한 가격 정보를 얻기 위해서는 제품 세부 페이지를 방문하거나 직접 연락을 취해야 할 수 있습니다. 2. Google Vertex AI의 가격은 어떻게 책정되나요?GoogIe 의 Vertex AI의 요금 책정은 사용하는 Vertex AI 도구와 서비스, 저장소, 컴퓨팅,.. 더보기
그럼 오늘은 AI 온라인 교육 프로그램의 가격차이를 알아 보겠습니다. 1. 온라인 교육 프로그램의 가격 차이는 다음과 같습니다.1. GoogIe CIoud: GoogIe은 자체 클라우드 플랫폼에서 제공하는 AI 교육 콘테츠에 대해 "no-cost" 즉, 무료로 학습할 수 있는 자료를 제공하고 있습니다. 2. Microsoft Azure: Azure는 그들이 클라우드 서비스를 이용하는 학습자들에게 투명한 가격 책정을 제공하며, 취소 수수료 없이 필요한 리소스에 대해서만 비용을 지불하게 됩니다. 하지만 구체적인 강의 가격과 관련된 정보는 제공되지 않았습니다. 3. Coursera: Coursera에서 AI 관련 강의의 가격은 강의마다 다르지만 대체로 접근 가능한 가격 범위를 제공합니다. 강의마다 가격이 다르므로 플랫폼 내에서 워하슨 강의를 확인해 보는것이 좋습니다. 2. 교육.. 더보기
AI 오라인 강좌 가격에 영향을 주는 기관은 어떤 곳이 있나요? 1. AI 온라인 강좌의 가격에 영향을 주는 기관이라고 하면, 대표적으로는 다음과 같은 곳들이 있습니다.1. 강의를 제공하는 교육 플랫폼: 코세라(Coursera), 에듀케라(Educera), 캔버스(Canvas), 등의 온라인 교육 플랫폼 에서 제공하는 강좌비용을 설정하게 됩니다. 이러한 플랫폼들은 강사나 교육 기관과의 계약에 따라 가격을 결정하게 됩니다. 2. 강의를 제작한 교육기관 또는 강사: 스탠포드 대학 또는 MIT 등의 대학이나 구글, IBM 같은 기업에서 제작한 강의의 경우, 그들이 가격을 설정할 수 있습니다. 3. 인증기관: 강좌를 완료하면 받을 수 있는 인증서의 가치에 따라 가격이 달라질 수 있습니다. 예를들어 거대 기업이나 유명 대학에서 인증한 강좌는 비용이 더 높을 수 있습니다. 4... 더보기
그럼 이런 AI 온라인 강좌에 얼마의 가격대가 필요할까요? 1. 온라인 강좌의 가격대는 사이트와 강좌의 종류, 내용, 기간 등에 따라 다양하게 변화합니다. 몇몇 강좌는 무료로 제공되며, 일부는 수백 달러의 비용이 발생할 수 있습니다. 평균적으로 온라인 강좌의 가격은$0에서 $304 사이로 변동됩니다.그러나 온라인 학위 프로그램의 경우, 가격은 학점당 비용으로 산정되는 경우가 많습니다. 예를들어, 미국 170개의 공립 대학 중에서 2019~2021년도에 제공된 온라인 강좌의 평균적인 학점 당 비용은 $316 였습니다. 다른 출처에 따르면 온라인 학사 프로그램의 평균 학점당 비용은 $333이었습니다. 따라서 온라인 강좌를 선택할 때는 해당 강좌의 가격, 제공되는 내용, 그리고 자신의 예산 등을 고려해야 합니다. 2. 이러한 강좌 가격에 영향을 주는 요소는 무엇일까요.. 더보기
AI 지식을 배우기 위한 온라인 강좌 선택시 고려해야 할 사항은 어떤 것 들이 있을까요? 온라인 강좌를 서택할 때 고려사항은 다음과 같습니다.1. 비용: 몇몇 강좌는 무료로 제공되지만, 대부분의 강좌는 비용이 발생합니다. 그리고 모든 강좌가 동등한 가치를 지니지 않으니, 비용과 강좌의 품질을 잘 대비해 보는것이 중요합니다. 2. 강의 내용: 강좌의 내용이 자신의 학습 목표에 부합하는지 확인 해 보아야 합니다. 강좌의 커리큘럼, 학습 목표, 주요 주제 등을 살펴보는 것이 중요합니다. 3. 교육기관의 명성: 강좌를 제공하는 온라인 플랫폼이나 교육기관의 명성을 고려해보는 것도 필요합니다. 주요 기관에서 제공하는 코스가 더 신뢰할 수 있으며, 종종 더 많은 리소스와 지원을 받을 수 있습니다. 4. 평가 및 리뷰: 이전 학습자들의 평가와 리뷰를 참고하여, 강좌의 질과 만족도를 살펴보는 것이 도움이 될.. 더보기
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