일 | 월 | 화 | 수 | 목 | 금 | 토 |
---|---|---|---|---|---|---|
1 | 2 | 3 | 4 | |||
5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 | 11 |
12 | 13 | 14 | 15 | 16 | 17 | 18 |
19 | 20 | 21 | 22 | 23 | 24 | 25 |
26 | 27 | 28 | 29 | 30 | 31 |
- Artificial Intelligence
- 데이터 과학
- openCV
- 주일설교
- 몽고디비
- 확률
- c++
- nodeJS
- 김양재 목사님
- Big Data
- Statistics
- 우리들교회
- 김양재
- data science
- Machine Learning
- 빅 데이터
- 인공지능
- 김양재 목사
- 빅데이터
- node.js
- MongoDB
- 통계
- 빅데이타
- R
- 딥러닝
- Deep learning
- No SQL
- WebGL
- probability
- 빅 데이타
- Today
- Total
목록딥러닝 (34)
Scientific Computing & Data Science
이 글은 Data Science Central의 Deep Learning: Definition, Resources, Comparison with Machine Learning을 번역한 것입니다. 딥 러닝은 이따금 머신러닝과 인공지능 간의 교차점으로 불리기도 한다. 딥 러닝은 타겟 테러리스트를 감지하기 위해 드론에서 사용되는 얼굴 인식 기술 등과 같이 로봇을 지능화할 수 있는 알고리즘 및 비행기, 기차, 보트, 자동차가 자동으로 주행할 수 있도록 하는 패턴 인식 / 컴퓨터 비전 알고리즘을 설계하는 것과 관련이 깊다.다수의 딥 러닝 알고리즘들(클러스터링, 패턴 인식, 자동경매, 추천 엔진 등)은 IoT, 머신-머신 통신 등과 같은 새로운 맥락에 등장한다고 하더라도 로지스틱 회귀분석, SVM, 결정 트리(De..
* 이 글은 Data Science Central의 "Difference between Machine Learning, Data Science, AI, Deep Learning, and Statistics"을 번역한 것이다. 이번 글에서는 데이터 과학자의 다양한 역할과 머신러닝, 딥 러닝, AI, 통계학, IoT, 오퍼레이션 리서치, 응용 수학 등과 같은 관련 분야와 데이터 과학이 어떻게 다른지 공통점은 무엇인지 기술하고자 한다.데이터 과학은 넓은 분야를 포괄하는 만큼, 어떤 사업 분야에서도 마주칠 수 있는 데이터 과학자의 다양한 유형에 대해 살펴보기록 한다: 각자는 자신이 미처 몰랐던 스스로가 데이터 과학자임을 깨닫게 될 수도 있다.다른 과학 분야의 소양과 마찬가지로, 데이터 과학자들은 관련 소양으로부..
Written by Geol Choi | December 10, 2016 이번 글에서는 인공신경망(Artificial Neural Networks, ANN)에 대하여 간략한 이론을 알아보도록 하겠습니다. 1. 인공신경망(Artificial Neural Networks) 개요인공신경망은 생물의 뇌가 입력된 자극에 반응하는가를 이해하여 입력 신호와 출력 신호에 대한 관계를 모델링하는 것입니다. 뉴런은 전기 신호를 수집, 처리 및 전파를 주된 목적으로 하는 뇌의 세포인데, 인공신경망에 있어 정보를 처리하는 기본적인 단위를 인공 뉴런(Artificial Neuron) 또는 노드(Node)라고 한다. 인공신경망은 이러한 거대 병렬 처리를 위한 인공 뉴런들이 서로 연결된 네트워크를 이용하는 것이며, 뇌의 정보 처리..