머신러닝98 [IDG] 딥러닝/머신러닝 프레임워크 6종 비교 분석 ■ Machine Learning Framework vs. Deep Learning Framework ○ Machine Learning Framework - 분류, 회귀(Regression), 클러스터링, 비정상행위 탐지(Anomaly Detection), 데이터 준비(Data Preparation)를 위한 다양한 학습 방법을 다룬다. - 인공 신경망 메소드(Method)를 포함할 수도, 않을수도 있다. - 사이킷런(Scokit-learn), 스파크(Spark) MLlib, 테아노(Theano) ○ Deep Learning 또는 심층 신경망(Deep Neural Network: DNN) Framework - 여러 개의 은닉 계층(Hidden Layer)을 가진 다양한 신경망 토폴로지를 다룬다. - 각 계.. 2017. 9. 5. [ciokorea] 우리회사는 AI. 머신러닝에 준비돼 있을까? - 10가지 체크리스트 - Martin Heller | CIO [이미지 출처: vectorportal.com] [원본기사: [ciokorea] 우리회사는 AI. 머신러닝에 준비돼 있을까? - 10가지 체크리스트 - Martin Heller | CIO] 1. 충분한 데이터는 확보했는가? - 관련 데이터가 충분한지 여부는 예측 및 기능 식별의 필요 조건 - 더 많은 요소를 고려하고 있을수록 필요한 데이터 양도 많아진다. - 다음 달 "마이애미에서 네이비 색상 반팔 블라우스의 판매 예측"시 과거 수 년 동안 축적되어 온 월별 판매 통계 데이터가 있어야만 월별, 그리고 연간 트렌드를 정확히 파악할 수 있게 된다. 물론 이는 어디까지나 표준적인 시계열 분석일 때의 이야기이고, 머신러닝을 이용하려면 통계 모델보다 더 많은 데이터를, 딥러닝은 그보다 몇 배는 더 많은 데이터를 .. 2017. 9. 1. [강병호] 인공지능 개론 - 인공지능, 머신러닝 그리고 딥러닝 인공지능개론 (인공지능, 머신러닝 그리고 딥러닝) from medit74 2017. 4. 13. [Thomas da Silva Paula] A (Very) Gentle Introduction to Generative Adversarial Networks (a.k.a GANs) A (Very) Gentle Introduction to Generative Adversarial Networks (a.k.a GANs) from Thomas da Silva Paula 2017. 2. 27. 이전 1 ··· 6 7 8 9 10 11 12 ··· 25 다음
