'ml' 검색 결과

슬라이드, 문서, 보고서, HTML 랜딩 페이지에 글꼴과 배색 테마를 적용합니다. 10가지 사전 설정으로 자료와 페이지의 외관을 정돈합니다.

• 슬라이드에 사전 설정 테마 적용
• 문서와 보고서의 외관 통일
• HTML 랜딩 페이지의 글꼴과 배색 설정

Automate Bigml operations through Rube MCP, a connection to external tools. Find tools for a specific task, review their required inputs, verify the account connection, and execute operations within a shared workflow session.

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• Find Bigml tools for a specific task
• Check connectivity before running operations
• Run multiple operations within one session

Automate AI ML API tasks through Rube MCP, a connection for accessing external tools. The skill guides tool discovery, connection checks, and execution using current input requirements, with guidance for bulk operations and paginated results.

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• Finding available AI ML API tools
• Checking the service connection before execution
• Running tools with their current input requirements

Build complex claude.ai artifacts with React, Tailwind CSS, and shadcn/ui. Create interfaces with multiple components, state management for changing data, and routing between views, then package the app into one self-contained HTML file for sharing.

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• Creating interfaces with multiple components
• Building artifacts with changing data and multiple views
• Sharing a React app as a single HTML file

Creates self-contained HTML charts, tables, diagrams, and dashboards for display within a conversation. It keeps figures traceable to calculations and checks readability in light and dark themes, including narrow mobile layouts, before showing the page.

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• Explaining numerical findings with charts
• Presenting comparisons as tables or diagrams
• Showing a dashboard within a conversation

Package the current design into one downloadable HTML file that works offline. It gathers images, styles, scripts, and other assets, prepares a loading preview, and checks the bundled page for missing resources and runtime errors.

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• Share a design as a single HTML file
• Save web content for offline viewing
• Bundle images, styles, and scripts together

Build video edits through commands: import media, arrange and trim clips, and add effects or transitions. Save project state as JSON and generate Kdenlive/MLT XML, with undo and redo support during editing.

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• Arrange imported clips across timeline tracks
• Trim and split clips at specified points
• Configure effects and transitions

Configure SAML identity federation, a way to share authentication between systems, linking on-premises Active Directory with Microsoft Entra ID. Cover single sign-on for cloud applications, user attribute mapping, authentication model choices, and signing certificate management.

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• Extending on-premises authentication to cloud resources
• Comparing authentication models for hybrid identity
• Setting up SAML single sign-on for SaaS applications

Build complex claude.ai artifacts with React, Tailwind CSS, and shadcn/ui. Create interfaces with multiple components, state management for changing data, and routing between views, then package the app into one self-contained HTML file for sharing.

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• Creating interfaces with multiple components
• Building artifacts with changing data and multiple views
• Sharing a React app as a single HTML file

Automate Bigml operations through Rube MCP, a connection to external tools. Find tools for a specific task, review their required inputs, verify the account connection, and execute operations within a shared workflow session.

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• Find Bigml tools for a specific task
• Check connectivity before running operations
• Run multiple operations within one session

Automate AI ML API tasks through Rube MCP, a connection for accessing external tools. The skill guides tool discovery, connection checks, and execution using current input requirements, with guidance for bulk operations and paginated results.

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• Finding available AI ML API tools
• Checking the service connection before execution
• Running tools with their current input requirements

Build machine learning workflows that connect data checks, training, evaluation, and deployment. The skill implements experiment tracking, model version management, and automated retraining, with reproducible environments and explicit validation thresholds before models enter production.

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• Automate model training and retraining workflows
• Record and compare machine learning experiments
• Build a feature store for model input data

Upload local images, HTML pages, and Markdown design documents to a Stitch project. The included Python script sends files directly over HTTP, avoiding the text output limits that can interrupt transfers through MCP tools.

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• Upload local mockup images to Stitch
• Add extracted HTML pages to a Stitch project
• Upload Markdown design documents

Create live HTML product demos that show an app’s workflow inside a Mac-style window. Reproduce real interface text and results, animate a scripted pointer, and support step navigation, scrubbing, and consistent frozen frames.

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• Adding an animated app demo to a landing page
• Explaining a feature through step-by-step UI playback
• Replacing UI recordings or GIFs with live HTML

Turn long Markdown reports into a single HTML page with a design shaped by the subject. Reorganize text, evidence, and charts for easier reading while preserving the source’s factual claims and the strength of its conclusions.

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• Turning an industry analysis into a shareable web page
• Reorganizing research notes around findings and evidence
• Presenting weekly reports and retrospectives as web pages

Classical end-to-end empirical analysis workflow in the modern tidyverse + econometrics R ecosystem — dplyr + tidyr + haven + fixest + sandwich + lmtest + clubSandwich + AER + ivreg + did + bacondecomp + HonestDiD + eventstudyr + rdrobust + rddensity + Synth + gsynth + synthdid + MatchIt + WeightIt + cobalt + ebal + grf + DoubleML + mediation + marginaleffects + modelsummary + kableExtra + gt + ggplot2 + ggpubr + cowplot + binsreg. **Defaults to economics empirical-paper style** (AER / QJE / AEJ) — every run produces a publication-ready output set with a multi-column regression table (M1→M6 progressive controls/FE) as the centerpiece, plus Table 1 (descriptives), mechanism / heterogeneity / robustness tables, and event-study + coefficient + trend figures. Covers the full 8-step R pipeline an applied economist runs on every paper — (1) data import & cleaning (read_dta/read_csv, naniar, janitor, validate-merges), (2) variable construction (mutate/across/winsorize/group_by + lag/lead with dplyr), (3) descriptive statistics & Table 1 (gtsummary, modelsummary::datasummary, tableone), (4) classical diagnostic tests (shapiro/jarque.bera.test/bptest/dwtest/bgtest/vif/adf.test/kpss.test/Hausman), (5) baseline modeling (fixest::feols, ivreg, did::att_gt, eventstudyr, sun_ab, did_imputation, synthdid, rdrobust, MatchIt, WeightIt, grf::causal_forest, DoubleML, mediation), (6) robustness battery (modelsummary stack, clubSandwich CRSE, fwildclusterboot, ri2, robomit Oster, bacondecomp, HonestDiD), (7) further analysis (interactions + marginaleffects, mediation::mediate, gsem via lavaan, dose-response splines, grf CATE), (8) publication-ready tables & figures (modelsummary, kableExtra, gt, stargazer, texreg, flextable to LaTeX/Word/HTML; ggplot2 + ggpubr + cowplot + binsreg + iplot for figures). **Also covers two parallel domain modes that share the same 8-step scaffolding** — **Mode A — Epidemiology / public health** (target-trial emulation, IPTW + g-formula + TMLE doubly-robust triplet via `WeightIt` / `gfoRmula` / `tmle` / `ltmle`, Mendelian randomization via `MendelianRandomization` / `TwoSampleMR` / `MRPRESSO`, KM / Cox / AFT / RMST survival via `survival` / `survminer` / `flexsurv`, E-value sensitivity via `EValue`, principal stratification — STROBE / TRIPOD reporting), and **Mode B — ML causal inference** (DML via `DoubleML`, S/T/X/R/DR meta-learners via `causalweight` / `grf`, causal forest via `grf::causal_forest`, BART/BCF via `bartCause` / `bcf`, matrix completion via `MCPanel`, CATE distribution + policy tree via `policytree`, off-policy evaluation, conformal causal via `conformalInference` / `cfcausal`, fairness audit via `fairmodels`, DAG learning via `pcalg` / `bnlearn` / LLM-assisted). Use when the user asks for a complete R empirical analysis, wants a tidyverse-style reproducible R script / Quarto workflow, prefers fixest over reghdfe, needs the R counterpart to StatsPAI / 00.1 / 00.2, or names a specific R step in isolation ("feols with cluster", "MatchIt nearest neighbor", "bacondecomp in R", "gtsummary table 1", "modelsummary to Word"). Mode A triggers on "target trial emulation R", "tmle ltmle", "MendelianRandomization", "TwoSampleMR", "MRPRESSO", "survival cox AFT", "STROBE R", "EValue R", "公共健康 R", "流行病学 R". Mode B triggers on "DoubleML R", "grf causal forest", "policytree", "bartCause bcf", "conformal causal R", "fairmodels", "pcalg NOTEARS", "因果机器学习 R".

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Apple オンデバイス機械学習フレームワークリファレンス。 Core AI (.aimodel) / Core ML / Create ML / Vision / Natural Language / Speech / Media Intelligence / Music Understanding。 AIModel, InferenceFunction, MLModel, MLModelConfiguration, MLMultiArray, MLTensor, MLComputeUnits, MLImageClassifier, MLTextClassifier, MLDataTable, VNCoreMLRequest, VNImageRequestHandler, VNRecognizeTextRequest, RecognizeTextRequest, NLTagger, NLEmbedding, NLLanguageRecognizer, SpeechAnalyzer, SpeechTranscriber, SFSpeechRecognizer, SFSpeechAudioBufferRecognitionRequest, SFTranscription, FaceGroupAnalyzer, MusicUnderstandingSession。

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에이전트에서 macOS의 Apple Notes 메모를 생성, 검색, 편집, 삭제합니다. 폴더 간 이동과 HTML 또는 Markdown 내보내기도 지원합니다.

• 제목을 지정해 메모를 만듭니다
• 폴더 지정이나 유사 검색으로 메모를 찾습니다
• 메모를 편집하고 폴더별로 정리합니다

추상적인 개념이나 원리를 움직이는 손잡이와 바늘이 있는 정밀한 기계로 표현하고, 비스듬히 내려다보는 조작형 설명도를 HTML, SVG, React용으로 제작합니다.

• 움직이는 기계로 추상 개념 설명
• 기술 글에 조작형 설명도 추가
• 독립 실행형 HTML 설명 자료 제작

WebGL로 셰이더, 3D 장면, 입자 움직임을 전체 화면에 그리고 제목을 겹쳐 표시합니다. 외부 통신 없이 하나의 HTML 파일로 완성합니다.

• 웹사이트 첫 화면에 동적 시각 효과를 만듭니다
• 제목이 있는 생성형 아트를 만듭니다
• 3D 장면과 입자 효과를 시험 제작합니다

회전하는 글자와 지구본, 서로 다른 속도로 움직이는 여러 레이어를 조합해 CSS로 움직이는 16:9 첫 화면을 제작하고 영상 내보내기용 HTML로 정리합니다.

• 마케팅 페이지의 움직이는 첫 화면 제작
• 글자가 움직이는 타이틀 카드 제작
• 원형 링과 지구본의 반복 재생 포스터 제작

브랜드 로고, 색상, 글꼴과 사용 규칙을 소개하는 HTML 슬라이드를 만듭니다. 크림색 배경과 다채로운 강조색을 유지하며 고객이나 팀의 검토 자료로 정리합니다.

• 아웃도어 브랜드 디자인 발표
• 크리에이티브 회사의 제안 자료 제작
• 고객과 브랜드 시안 검토

현장 조사 졸업 연구 등을 기여, 근거, 한계가 드러나는 HTML 발표 자료로 정리합니다. 노란 종이, 안전핀 그림, 손글씨풍 글자로 따뜻한 분위기를 만듭니다.

• 현장 조사 졸업 연구 발표
• 정성적 조사 결과 발표
• 워크숍 회고 자료 제작

Build HTML slides for an OpenDesign live demo, showing how a short prompt becomes a runnable design. Organize the presentation, visual direction, speaker notes, and animations using the supplied deck template.

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• Preparing an OpenDesign live demo for developers
• Explaining an AI workflow to prospective customers
• Building HTML slides with speaker notes