딥러닝 네트워크는 이미지 분류에 매우 유용한 기법이라고 잘 알려져 있습니다만 신호 데이터에는 어떤 도움이 될까요?

오디오 데이터나 센서 데이터를 다루신다면, 신호 처리 전문가가 아니더라도 컨벌루션 뉴럴 네트워크(CNN) 같은 딥러닝 네트워크로 수학 모델을 완벽히 대체하실 수 있습니다.

딥러닝 네트워크를 올바르게 적용하시면 신호 처리 속도가 더욱 빨라지고 효율성도 높아질 뿐만 아니라 정확도도 향상됩니다.

이 백서를 다운로드하여 딥러닝의 몇 가지 기초를 살펴보시고, 딥러닝이 신호 처리에 어떤 도움이 되는지 세 가지 예를 살펴보시기 바랍니다.

  • CNN을 이용한 음성 오디오 파일 분류
  • 장기 단기 메모리(LSTM) 네트워크를 이용한 잔여 수명(RUL) 예측
  • 완전 연결 뉴럴 네트워크를 이용한 음성 노이즈 제거