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[KR : SMEDaily]■ (Schwerchemie) Kai, AI Lösungsunternehmen "Funjin 'Equity Investment▶ Kai (Korea Aerospace Industry Co., Ltd.) erhielt einen Anteil von 20,27%, indem er in Funjin, einem repräsentativen AI -Lösungsunternehmen in Korea, rund 13,3 Milliarden Won -Won -Anteilungen investierte.Infolgedessen ist Kai der zweitgrößte Anteilseigner von Funjin. Erfunden. Funjin ist ein kleines und mittel..

[KR : SMEDaily]■ (Heavy Chemistry) Kai, AI Solution Company 'Funjin' Investment Equity▶ Kai (Korea Aerospace Industry Co., Ltd.) a obtenu une participation de 20,27% en investissant environ 13,3 milliards de won à Funjin, une société de solution d'IA représentative en Corée.En conséquence, Kai est devenue le deuxième plus grand actionnaire de Funjin. Projets de mobilité et de défense AI.■ (Elect..

[KR : SMEDaily]■ (Chimica pesante) Kai, investimento azionario "Funjin" di Solution Ai Solution▶ Kai (Korea Aerospace Industry Co., Ltd.) ha ottenuto una partecipazione del 20,27%investendo circa 13,3 miliardi di vittorie in Funjin, una società di soluzioni di intelligenza artificiale rappresentativa in Corea.Di conseguenza, Kai è diventato il secondo azionista più grande di Funjin. Nel 2006, Fu..

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[입력 파라미터]y_true (array-like):테스트 데이터의 실제 클래스 레이블.모델의 예측값(y_pred)과 비교하여 성능을 평가하는 기준y_pred (array-like):모델이 예측한 클래스 레이블.테스트 데이터를 기반으로 학습된 모델이 반환한 예측 결과labels (list, optional):평가하려는 클래스 레이블의 목록.특정 레이블만 선택적으로 보고서에 포함하려면 이 파라미터를 설정함.기본값은 모든 클래스target_names (list of strings, optional):클래스 레이블에 대한 이름.클래스 레이블(예: 0, 1, 2)을 사람이 이해하기 쉬운 이름으로 매핑할 때 사용됨.예: ['Class A', 'Class B', 'Class C'].sample_weight (arr..

암흑물질(dark matter)은 우주 총 질량의 약 85%를 차지하는 것으로 추정되지만,전자기 복사(빛 등)를 흡수하거나 방출하지 않기 때문에 직접적으로 관찰되지 않는 물질암흑물질은 중력과 같은 중력적 상호작용을 통해서만 간접적으로 그 존재를 확인할 수 있음.은하와 은하단에서 별과 기체의 움직임을 관찰할 때, 보이는 물질만으로는 설명할 수 없는 중력의 효과를 설명하기 위해 암흑물질이 추정됨. [암흑물질의 종류]냉암흑물질(CDM, Cold Dark Matter)WIMP(Weekly Interacting Massive Particles, 약한 상호작용을 하는 무거운 입자)액시온(Axion)SIMP(Strongly Interacting Massive Particles, 강한 상호작용을 하는 무거운 입자)온암..

[교차검증의 의미]머신러닝 모델의 성능을 평가하고 과적합(Overfitting) 등의 문제를 방지하기 위해 데이터를 반복적으로 나누어 학습 및 테스트하는 방법모델 선택 및 하이퍼 파라미터 튜닝 과정에 유용하게 활용 가능 [주요 개념]훈련 데이터와 테스트 데이터의 분리모델이 학습한 데이터에 과도하게 적합하지 않도록, 데이터를 훈련 데이터와 테스트 데이터로 적절히 나누는 것이 중요함한 번의 데이터 분할로는 모델에 대한 평가가 불안정할 수 있으므로, 반복적으로 다양한 데이터 분할을 통해 모델을 평가함.[주요 교차검증 방법]K-Fold Cross-Validation데이터를 K개의 균등한 부분으로 나누고, 각 부분을 한 번씩 테스트 세트로 사용하고 나머지는 훈련 세트로 활용하는 방식모델을 K번 훈련 및 평가하여 ..