Tags
awskrug
aws
data
datascience
data engineer
zigzag
personalize
search engine
brightics studio
tableau
big data
ar
ai
5g
vr
shanghai
mwc2018
transfer learning
tl
sagemaker
rstudio
rserver
r
plumber
mlm
machine learning
gpu
deep learning
Mehr anzeigen
Präsentationen
(10)Gefällt mir
(6)개인화 및 추천 기능의 맞춤형 AI 서비스 혁명: Amazon Personalize - 남궁영환 솔루션즈 아키텍트, AWS / 강성문 솔루션즈 아키텍트, AWS :: AWS Summit Seoul 2019
Amazon Web Services Korea
•
Vor 5 Jahren
AWS 기반 지속 가능한 데이터 분석 플랫폼 구축하기 - 소성운, 지그재그 :: AWS Summit Seoul 2019
Amazon Web Services Korea
•
Vor 5 Jahren
데이터 라벨링 노가다는 이제 그만 - Amazon Sagemaker Ground Truth :: 소성운 - AWS Community Day 2019
AWSKRUG - AWS한국사용자모임
•
Vor 5 Jahren
AWS를 활용한 상품 추천 서비스 구축::김태현:: AWS Summit Seoul 2018
Amazon Web Services Korea
•
Vor 6 Jahren
180719 테헤란로 런치클럽-실무자 관점에서 본 Spotify의 유저리서치 방식 (Spotify 백원희님)
StartupAlliance
•
Vor 5 Jahren
뱅크샐러드 앱 마케팅 전략 : 퍼포먼스 마케팅 성공 사례
Rainist
•
Vor 6 Jahren
Tags
awskrug
aws
data
datascience
data engineer
zigzag
personalize
search engine
brightics studio
tableau
big data
ar
ai
5g
vr
shanghai
mwc2018
transfer learning
tl
sagemaker
rstudio
rserver
r
plumber
mlm
machine learning
gpu
deep learning
Mehr anzeigen