머신 러닝 또는 딥러닝 알고리즘을 구현하는 데이터, 하드웨어 그리고 목표를 모두 준비하셨습니다. 그런데, 프로젝트에 따라 이 중에서 어떤 것을 사용해야 할 지 명확하게 알고 계신가요?

머신러닝과 딥러닝의 주요 차이점을 알기 쉽게 설명하는 인터랙티브 ebook은 어떤 알고리즘을 선택해야 할 지 고민하실 때 도움을 드릴 수 있습니다.

일반적으로 가장 많이 사용하는 6가지의 프로젝트에 대해 소개합니다. 아래 프로젝트들을 포함합니다:

  • 과거의 데이터를 기준으로 한 출력 예측
  • 이미지, 비디오 및 신호 데이터의 객체 식별
  • 물리적 또는 시뮬레이션에서의 이동

eBook을 다운로드하여 다음의 작업을 수행할 수 있습니다:

  • 데이터, 하드웨어, 모델 해석 가능성, 속도 및 정확도 요구 사항으로 사용해야 할 기술을 선택하는 방법을 알아봅니다.
  • 특징 추출을 위한 컨벌루션 뉴럴 네트워크 및 분류를 위한 서포트 벡터 머신 (SVM) 을 사용한 연습을 수행합니다.
  • Shell, Battelle, Stanford University 등의 5가지 실제 사례에서 사용된 알고리즘을 식별할 수 있는지 퀴즈를 통해 확인합니다.