[딥러닝 부트캠프 #2] 신호처리를 위한 머신러닝과 딥러닝

개요

머신 러닝과 딥러닝의 최근 흐름 중에서 많은 관심을 받고 있는 분야로서 신호 및 시계열 데이터를 위한 연구를 빼놓을 수 없습니다. 해당 연구는 사람의 생체 신호를 통해 진단 모델을 개발하는 것에서, 장비의 수명을 예측하고, 주식의 경향을 분석하는 등 다양한 적용이 가능합니다.

본 세션에서는 예제를 통해서 MATLAB에서 신호 및 시계열 데이터를 위한 머신 러닝 및 딥러닝 모델을 만드는 과정을 소개하겠습니다.

하이라이트

• 신호 및 시계열 데이터의 전처리
• 특징 추출을 위한 기법들 소개
• 모델 설계 및 학습 그리고 저가형 하드웨어로의 배포

발표자 소개

김종남 부장