여러분은 머신러닝 또는 딥러닝 알고리즘을 구현하기 위해 필요한 데이터, 하드웨어 및 목표를 모두 준비한 상태입니다. 하지만 이 중에서 어떤 알고리즘을 사용해야 할까요?
이 대화형 방식의 eBook에서는 사용자 중심의 접근법을 통해 여러분이 어떤 알고리즘을 먼저 고려해야 하는지를 안내합니다. 다음 작업을 비롯하여 6가지 일반적인 작업과 관련된 알고리즘에 대해 알아볼 수 있습니다.
- 과거 데이터 기반 출력값 예측
- 영상, 비디오 및 신호 데이터에서 객체 식별
- 물리적 또는 시뮬레이션에서의 이동
이 대화형 방식의 eBook을 보면,
- 데이터, 하드웨어, 모델 해석 가능성, 속도 및 정확도 요구사항이 기법 선택에 어떤 영향을 미치는지 이해할 수 있습니다.
- 특징 추출을 위해 컨벌루션 신경망을 사용하고 분류를 위해 SVM(서포트 벡터 머신)을 사용하는 방법을 단계별로 따라할 수 있습니다.
- Shell, Battelle, Stanford University 등의 5가지 실제 활용 사례에서 사용된 알고리즘을 식별할 수 있는지 퀴즈를 통해 확인할 수 있습니다.