I. CNN과 RNN의 융합 기술, CRNN 특징 추출과 시계열 모델을 통합하여 이미지에서 시계열 데이터를 인식하는 고성능 학습 모델   II.…

I. RNN 장기 의존성 문제 개선, LSTM 가. LSTM의 개념 개념도 개념 순환신경망의 장기 의존성 문제 해결하기 위해 셀 스테이트…

I. 순환 신경망, RNN 가. RNN (Recurrent Neural Network)의 개념 음성인식, 자연어 등 현재 입력 데이터와 과거 데이터를 고려하여 순차…

I. 인공신경방 빠른 객체 탐색, YOLO 개념 필요성 빠른 속도로 객체 탐색 위해 그리드 Bounding box를 통해 최적 객체 탐색…

I. 영상 내 사물 인식, R-CNN(Region-based CNN) 입력 영상 내 사물 인식을 위해 사물의 영역 탐지 및 사물 특징 추출,…

I. 2차원 이미지 분석, CNN 가. CNN의 개념 Convolution, Pooling, Fully Connected layer를 통해 특징 추출, 차원 축소하여 이미지를 분류,…

I. 확률 밀도 추정 알고리즘, KNN(K-Nearest Neighbor) 가. KNN의 개념 Sample에 주어진 x에서 가장 가까운 k개의 원소가 많이 속하는class로 x를…

I. 연관성 규칙 탐사, A Priori (선험적) 알고리즘 가. A Priori 알고리즘의 개념 연관 규칙(Association Rule)의 대표적 형태로, 발생 빈도…

I. Clustering을 통한 데이터 분류 기법, K-means 알고리즘 가. K-means 알고리즘의 개념 데이터를 임의의 중심점을 기준으로 최소의 거리가 되도록 K개의…

I. 최적 Policy 수립, MDP 개념 필요성 이산시간 확률제어 과정으로, 상태, 행동 및 전이확률 기반 최적의 의사결정 정책 을 탐색하는…