December 2024
Beginner to intermediate
336 pages
7h 41m
Korean
Content preview from 로우코드 AI
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O’Reilly covers everything we've got, with content to help us build a world-class technology community, upgrade the capabilities and competencies of our teams, and improve overall team performance as well as their engagement.I wanted to learn C and C++, but it didn't click for me until I picked up an O'Reilly book. When I went on the O’Reilly platform, I was astonished to find all the books there, plus live events and sandboxes so you could play around with the technology.I’ve been on the O’Reilly platform for more than eight years. I use a couple of learning platforms, but I'm on O'Reilly more than anybody else. When you're there, you start learning. I'm never disappointed.I'm always learning. So when I got on to O'Reilly, I was like a kid in a candy store. There are playlists. There are answers. There's on-demand training. It's worth its weight in gold, in terms of what it allows me to do.
193
6
장
빅쿼리 ML로 선형 회귀 모델 학습시키기
합니다. 선형 회귀 모델에서 이 기준선은 데이터셋 전체의 평균 레이블값(에너지 생산량)을 의
미합니다.
어떻게 기여돗값을 해석할 수 있을까요? 예측된 레이블값이 기준 예측값보다 낮고, 모든 기여
도의 값이 음수임에 주목해야 합니다. 온도는 기준값에서 평균적으로 약
1
.
98
MW
의 감소를,
상대 습도는 평균적으로 약
2
.
54
MW
감소를, 외기 압력은 평균적으로 약
0
.
11
MW
증가를
일으켰습니다. 배기 진공 압력은 상위 세 가지 특징이 아니므로 여기에 포함되지 않았지만, 이
예에서 외기 압력보다도 더 작은 영향을 미쳤습니다. 이 예에서 보듯이, 대부분의 에너지 생산
량 편차는 온도로 인한 것이며, 다른 특징들은 약간의 영향을 미쳤음을 알 수 있습니다.
구글 코랩과 같은 주피터 노트북에서
LIME
및
SHAP
같은 설명 가능성 라이브러리를 활용하
는 것도 좋은 생각입니다. 이 둘은 다양한 사용 사례에서 일반적으로 사용할 수 있는 파이썬 라
이브러리입니다. 다만, 이 책에서는 해당 두 라이브러리를 다루지 않으므로 이를 소개하는 블
로그 게시글
12
과 설명 가능성에 관한 기타
AI
참고 자료에서 명시적인 예시를 확인해 보기 바
랍니다.
NOTE
이전 단락의 ‘평균적으로’라는 말이 다소 이상하게 들릴지 모릅니다. ...
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I wanted to learn C and C++, but it didn't click for me until I picked up an O'Reilly book. When I went on the O’Reilly platform, I was astonished to find all the books there, plus live events and sandboxes so you could play around with the technology.Addison B.
I’ve been on the O’Reilly platform for more than eight years. I use a couple of learning platforms, but I'm on O'Reilly more than anybody else. When you're there, you start learning. I'm never disappointed.Amir M.
I'm always learning. So when I got on to O'Reilly, I was like a kid in a candy store. There are playlists. There are answers. There's on-demand training. It's worth its weight in gold, in terms of what it allows me to do.