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HMM을 짧은 시간(2시간 정도?) 개념을 잡을 수 있는 동영상 입니다. ~ [핵심 머신러닝] Hidden Markov Models - Part 1 (개념, Evaluation) 강의시간 : 1시간 정도 강의자 : 김성범 교수 https://www.youtube.com/watch?v=HB9Nb0odPRs&t=1106s [핵심 머신러닝] Hidden Markov Models - Part 2 (Decoding, Learning) 강의시간 : 50분 정도 강의자 : 김성범 교수 https://www.youtube.com/watch?v=P02Lws57gqM&t=16s [ 퀴즈 ] (1) Ensemble AI Model 4가지 & 특징 : https://dev-sites.tistory.com/61 (2) Conf..

[고려대학교 산업경영학부 DSBA 연구실 세미나 영상] 강좌 URL : https://www.youtube.com/watch?v=zOLFbvIvcTw [TAD 개요: Time series Anomaly Dectection] [실험결과] [ 퀴즈 ] (1) Ensemble AI Model 4가지 & 특징 : https://dev-sites.tistory.com/61 (2) Confusion Matrix : Measure(Metric)의 기본 [ ] 양성 [ ] 음성 [ ] 양성 ? ? [ ] 음성 ? ? (3) Precision = ? (4) Recall = ? (5) mAP = ? (6) F1-Score = ? 정답 : https://dev-sites.tistory.com/62

[객체 탐지 Object Detection - YOLO의 모든것 / 포트홀 탐지, 연기 탐지, 안전모 탐지, 주차공간 탐지] https://www.youtube.com/watch?v=fdWx3QV5n44 [YOLO v5 커스텀 학습 튜토리얼 강좌] 커스텀 데이터를 사용해서 YOLO v5 모델을 학습 구글 코랩을 이용 강의자 : 빵형의 개발도상국 강좌사이트 : https://www.youtube.com/watch?v=T0DO1C8uYP8 [객체 탐지 Object Detection - YOLO] 강의자 : 이수안컴퓨터연구소 [Good site] : 유투브 강의 전체 들어두면 좋음 컴퓨터 비전 Computer Vision 객체 탐지 Object Detection - YOLO Bounding Box, IoU(I..

앙상블 학습(Ensemble Learning) 앙상블은 조화로움을 뜻함, 앙상블 학습을 통한 분류는 여러 개의 모델을 학습시켜서 각각의 분류기(Classifier)을 생성하고, 각각의 예측 결과를 한번에 결합함으로써 보다 더 정확한 최종 예측을 도출하는 기법을 말함. 앙상블 모델은 정형 데이터의 분류 분야 혹은 회귀 분야에서 예측 성능이 매우 뛰어난 학습 모델을 만드는데 용이함 . 앙상블 종류 1. Voting 2. Bagging - Random Forest 3. Boosting - AdaBoost, Gradient Boost, XGBoost(eXtra Gradient Boost), LightGBM(Light Gradient Boost) 4. Stacking 1. Voting [참조] Voting에는 H..

Deep Meta Learning [ 바로 AI 아카데미 오픈클래스 ] 강의자 : 최승진 교수 정보과학회 인공지능소사이어티 회장 https://www.youtube.com/watch?v=ExQXVeQOWQs

[1] Colab에서 TensorBoard 로드하기 [강좌 사이트] https://www.youtube.com/watch?v=MmebOG9g548 - TensorBoard Callback 만들기 [2] XOR NN모델에서 TensorBoard 로드하기 [강좌 사이트] https://www.youtube.com/watch?v=lmrWZPFYjHM - TensorBoard 사용하기 위한 5개의 Step만 작업하면 됨 [3] TENSORBOARD로 모델, 데이터, 학습 시각화하기 [사이트] https://tutorials.pytorch.kr/intermediate/tensorboard_tutorial.html 데이터를 읽고 적절히 변환합니다. TensorBoard를 설정(set up)합니다. TensorBoa..

[1] 인공지능(AI) 머신러닝(기계학습) 지도학습 초간단 설명강사 : 공부 완죤잼[강좌 사이트]https://www.youtube.com/watch?v=LHzbDKEGhFc [2] 인공지능(AI) 머신러닝(기계학습) 인공신경망, 딥러닝 아주쉽게 설명강사 : 공부 완죤잼[강좌 사이트]https://www.youtube.com/watch?v=22YMEJf9xnE  [3] 머신러닝 알고리즘의 종류 및 적용사례 (원광대학교), 2021년 SW중심대학사업단 특강강사 : 이태희 (더메트릭스 대표)[강좌 사이트]https://www.youtube.com/watch?v=Y1TamHeGxYY&list=PL-xmlFOn6TUIQ6xOBFDT8SCTwNjRir2SY 1차 (3시간 ) :  1시간 36분 부터 코딩관련 내용..

1. LEADERS SYSTEM : Servilliant SV8000 GSx8-V180 [상세스펙] 구 분 스 펙 CPU Intel® Xeon 6248 Processor (x2) RAM 32GB Memory DDR4 RDIMM 2666MHz (x16) GPU Tesla V100 32GB SXM2 (Support NVLink 2.0) (x8) [상세스펙] Storage 480GB SSD SATA 2.5”/ 4x 1.92TB SSD SATA 2.5” (x2) Power 2200W Redundant PSU (2+2) CUDA Cores 40,960 Tensor Cores 5,120 4U Type 정말로 보유하고 싶은 스펙임 공급가격은 1억~1억 2000 예상 2. GIGABYTE GPU SYSTEM : G29..

No 기본지식 내용 유투브 1 배치 정규화(Batch Normalization) 강좌 2 LSTM 쉽게 이해하기 강좌 3 Sequence Data를 위한 RNN & LSTM 강좌 Paper Review Robust Intelligent Malware Detection Using Deep Learning AUTHOR: R. VINAYAKUMAR, MAMOUN ALAZAB(Senior Member, IEEE), K. P. SOMAN, PRABAHARAN POORNACHANDRAN3, AND SITALAKSHMI VENKATRAMAN DATA: April 18, 2019. [ABSTRACT] 악성 소프트웨어(멀웨어)의 공격으로 인한 보안 침해는 디지털 시대에 중요한 보안 문제를 야기하며 계속 확대되고 있다. ..

No 기본지식 내용 유투브 1 배치 정규화(Batch Normalization) 강좌 2 LSTM 쉽게 이해하기 강좌 3 Sequence Data를 위한 RNN & LSTM 강좌 Paper Review DCCRN: Deep Complex Convolution Recurrent Network for Phase-Aware Speech Enhancement Author : Yanxin Hu , Yun Liu2, Shubo Lv1, Mengtao Xing, Shimin Zhang, Yihui Fu, Jian Wu, Bihong Zhang, Lei Xie Date : 23 Sep 2020 [ Abstraction ] Speech Enhancement는 명료성 및 품질 측면에서 딥러닝의 성공으로 인해 혜택을 받았다..