휴일 보너스 | 크리스마스 관련 고품질 데이터 세트 6개 + 컴퓨팅 파워

매년 크리스마스 이브와 크리스마스가 돌아왔습니다. 사과와 크리스마스 트리 외에 새로운 것이 있나요? 2020년대의 마지막 크리스마스를 특별하게 만들기 위해 Super Neuro는 오늘 크리스마스와 관련된 여러 가지 데이터 세트와 함께 무료 컴퓨팅 성능 혜택을 제공했습니다. 와서 가져가세요!

서양인에게도 춘절은 중국인에게만큼 중요하며, 온 가족이 이날을 축하해야 합니다. BBC에 따르면 영국인들은 보통저는 크리스마스 한 달 전부터 준비를 시작했습니다.이 기간 동안 크리스마스 점등식이 거행되고, 거리와 골목은 축제 분위기로 가득 찹니다. 크리스마스 카니발에는 쇼핑, 선물교환, 만찬파티 등 다양한 관련 데이터도 생성됩니다.

그래서 슈퍼뉴로도 상황에 대응해서 특별히 정리해줬어요크리스마스 관련 데이터 세트와 무료 컴퓨팅 파워, 크리스마스 선물로 모두에게 드릴게요. 잘 보관하시고 고맙다고 전해 주세요!

크리스마스와 관련된 이러한 데이터 세트를 통해 우리는 강렬한 크리스마스 분위기를 체험하는 동시에 학습하고 즐거움을 얻을 수 있습니다.

기사 마지막 부분에서 초대 코드를 확인하세요. 성공적으로 등록하시면 두 배의 복지 선물 패키지를 받으실 수 있습니다!

당신이 원하는 6가지 고품질 크리스마스 데이터 세트 

● 빌보드의 393개 인기 크리스마스 노래를 만나보세요 ●

한 문장으로 된 소개:지난 60년간 가장 인기 있었던 크리스마스 캐럴 393곡을 소개합니다.

세부:이 데이터 세트는 다음에서 수집되었습니다. 1958년부터 2017년까지, Billboard에서 가장 인기 있는 393개의 크리스마스 캐럴모든 노래는 여러 해에 걸쳐 "가장 인기 있는 크리스마스 노래 100선" 목록에 올랐습니다. 그 중 몇몇은 목록에 여러 번 올랐습니다. "징글벨록"은 28번이나 목록에 올랐고, "올 아이 원트 포 크리스마스 이즈 유"는 20번이나 목록에 올랐습니다. 

이 데이터 세트는 Billboard Top 100 1958-2017과 Wikipedia Most Popular Christmas Songs List라는 두 가지 데이터 소스를 병합하여 만들어졌습니다.

관련 시나리오:"다음에 주걸륜이 새 노래를 발표하면 AI에게 가사를 써달라고 부탁할 수 있을까?" 》

연구 방향:기계 가사 쓰기 및 스타일 학습과 같은 시퀀스 모델링(seq2seq)의 일반적인 응용 분야

● 1600가지 클래식 크리스마스 레시피 ●

한 문장으로 된 소개:맛있는 음식을 놓치지 마세요. 1,600개의 크리스마스 레시피를 잠금 해제할 수 있습니다.세부:이 데이터 세트에는 다음이 포함됩니다. BBC Good Food의 1,600가지 크리스마스 레시피해당 요리법의 이름, 설명, 저자, 재료, 조리 단계 등과 같은 자세한 정보를 포함합니다. 파일 형식은 JSON인데, 이는 사용자가 크리스마스에 흔히 요리되는 요리를 더 잘 이해하고 NLP 관련 교육을 수행하는 데 도움이 됩니다.

관련 시나리오:인공지능, 케이터링 업계 진출: AI 칵테일 제조, 많이 마실수록 더 맛있어

연구 방향:식품 매칭 모델, 식품 가공 등에 샴 신경망을 적용할 수 있습니다.

● 크리스마스 트위터 문자 5만개 ●

한 문장으로 된 소개:사람들은 크리스마스 이브와 크리스마스에 무엇에 대해 트윗하는 걸 좋아할까?

세부:출판사는 크롤러를 통해 크리스마스 이브와 크리스마스 당일의 데이터를 얻었으며 총 5만 개의 트윗첫 번째 필드는 게시자 ID이고 두 번째 필드는 HTML 메타데이터입니다. 추천 뷰티풀수프  또는 다른 라이브러리를 사용하여 이 데이터를 구문 분석하고 각 트윗에서 유효한 정보를 추출합니다. 트윗에서 이모티콘 사용:크리스마스 기간 동안 활동적인 사용자에 대한 추가 연구를 추진할 수 있습니다.

관련 시나리오:"소셜 미디어의 마법: 인터넷에서 역사를 삭제하는 방법?" 》

연구 방향:텍스트 분석 연구, 텍스트 감성 판단

● 100만 명의 어린이 크리스마스 소원 목록 ●

한 문장으로 된 소개:크리스마스와 선물을 고대하는 아이들.

세부:데이터 세트는 두 부분으로 구성되어 있습니다. 100만 명의 어린이의 크리스마스 소원 목록(각 어린이에게 소원 선물 100개가 들어 있음), 1,000개의 선물 목록, 산타클로스가 선물을 나눠주고 싶어하는 1,000명의 착한 어린이 목록이 포함되어 있습니다.

이 데이터 세트는 온라인 경연대회에서 나왔습니다. 원래 의도는 다음과 같습니다.사용자는 이 데이터 세트를 사용하여 어린이와 산타클로스에게 필요한 장난감을 짝지어 주어 행복도를 높일 수 있는 장난감 매칭 알고리즘을 구축할 수 있습니다.

관련 시나리오:《어머니날 카운트다운, 긴급 선물 고르기 가이드》

연구 방향:사용자 추천 시스템

● 미국 연말연시 사탕 생산 월별 데이터 세트 ●

한 문장으로 된 소개:1972년부터 매달 사탕을 생산하고 있습니다. 크리스마스에 더 많은 사탕을 나눠줄까요?

세부:이 데이터 세트는 1972년 1월부터 2017년 8월까지의 기간을 다룹니다.미국의 월별 사탕 생산량여기에는 할로윈, 크리스마스, 새해와 같은 중요한 명절과 단기간의 체중 감량으로 인한 사탕 생산 감소가 포함됩니다.

이 데이터 세트를 사용하면 사용자는 산업 생산 지수의 변화, 사탕 생산의 계절적 변화, 생산 예측을 추적할 수 있습니다.

● 연말연시 소매점 매출 전망 ●

한 문장으로 된 소개:크리스마스 등의 이벤트 기간 동안 매장 매출 데이터세부:이 데이터 세트에는 2010년 2월 5일부터 2012년 11월 1일까지 다양한 지역에 위치한 45개 매장의 과거 판매 데이터와 매장 수, 유형, 규모가 포함되어 있습니다.

일년 내내 4가지 주요 프로모션 기간이 있습니다.슈퍼볼, 노동절, 추수감사절, 크리스마스. 이 데이터 세트를 사용하면 사용자는 소매 데이터를 모델링하고, 미래 매출을 예측하고, 전략적 결정이 최종 이익에 미치는 영향을 이해할 수 있습니다.

관련 시나리오:"618 쇼핑 스프리 | 아마존과 타오바오의 비밀을 파헤치다: 최고의 쇼핑 가이드가 되기 위한 알고리즘 구축 방법"

연구 방향:제품 판매 예측, 사용자 추천

크리스마스 무료 컴퓨팅 파워: 주문형 구성, 즉시 사용 가능 

이 축제를 맞아, 슈퍼뉴로가 여러분께 소박하면서도 진심이 담긴 선물을 드립니다. 우리는 데이터 과학 엔지니어를 양성하기 위해 노력합니다.가장 적은 비용으로 가장 뛰어난 컴퓨팅 성능을 활용하세요!

이번에 소개할 파트너는 머신러닝을 위한 클라우드 컴퓨팅 파워를 제공하는 클라우드 서비스인 OpenBayes입니다. 그들은 대규모 슈퍼컴퓨팅 클러스터를 보유하고 있으며, GPU 클러스터 아키텍처는 특별히 매트릭스 컴퓨팅을 위해 설계되었습니다. AI 애플리케이션컴퓨팅 파워 컨테이너를 제공하며, 시작하기가 매우 쉽고 바로 사용할 수 있습니다.

현재 OpenBayes의 컴퓨팅 파워 컨테이너 제품은 이미 다음을 지원합니다. 텐서플로우, 파이토치, MXNet  다양한 버전과 유형의 표준 머신 러닝 프레임워크와 CPU 및 GPU 환경에서의 다양한 공통 종속성.

그리고 제공하다 CPU, NVIDIA T4, NVIDIA Tesla V100  그리고 대규모 데이터의 중앙 집중식 학습이든 저전력 모델 상주 작업이든 다른 컴퓨팅 리소스도 사용자 요구 사항을 쉽게 충족할 수 있습니다.

OpenBayes 지원스크립트 업로드그리고 JupyterLab 편집기온라인 프로그래밍을 한 후 모델 훈련을 합니다.

전체 튜토리얼: https://openbayes.com/docs/quickstart/

초보자에서 마스터로: 우정 +999

~에 의해 MNIST 모델예를 들어, OpenBayes 컴퓨팅 컨테이너는 원스톱 솔루션이 될 수 있습니다.데이터 세트 바인딩,모델 학습게다가모델 사용그리고 다른 문제들도요.

새로운 컨테이너에서데이터 바인딩MNIST를 입력하여 해당 데이터 세트를 검색합니다. 클릭하여 선택하면 MNIST 데이터 세트가 "Computing Power Container"의 /input0 디렉토리에 바인딩됩니다.

그런 다음 해당 항목을 선택하십시오.컴퓨팅 컨테이너:

선택하다미러(주류 운영 환경 및 다양한 공통 종속성 지원),확신하는접근 방법(Python 스크립트를 업로드하거나 Jupyter Lab에서 실행할 수 있음).

작업을 제출한 후 작업 실행이 시작될 때까지 1~2분 정도 기다리세요. 작업을 시작하는 데 걸리는 시간은 일반적으로 바인딩된 데이터 세트의 크기와 관련이 있습니다. 필요한 데이터 세트가 클수록 컨테이너를 실행하기 위해 준비하는 데 시간이 더 오래 걸립니다. 그게 다예요!모델 학습프로세스.

전체 튜토리얼: https://openbayes.com/docs/tutorial-mnist/

현재 OpenBayes 컨테이너는 작업이나 Jupyter Notebooks 생성을 지원합니다. 텐서보드 .

TensorBoard를 사용하면 TensorFlow 그래프를 표시하고, 그래프에서 생성된 정량적 지표를 플롯하고, 추가 데이터(예: 그래프에 전달된 이미지)를 표시할 수 있습니다.

새로운 사용자로 등록하고 GPU 컴퓨팅 파워를 즐겨보세요!

입장 오픈베이즈닷컴, 공식 홈페이지를 클릭해 바로 등록하세요. 내부 테스트 기간 동안 매주 선물이 제공되니, 컴퓨팅 파워를 놓고 반 친구나 동료들과 경쟁할 필요가 없습니다~ 

이벤트 설명  입장 오픈베이즈닷컴  초대 코드 [HyperAI]를 사용하여 새로운 사용자로 등록하세요.즐길 수 있습니다
주당 CPU 600분 + NVIDIA T4 300분  무료 컴퓨팅 파워~

모든 크리스마스 데이터 세트가 플랫폼의 공개 데이터 세트에 게시되었습니다.~