머신러닝또는딥러닝알고리즘을구현하는데이터,하드웨어그리고목표를모두준비하셨습니다。그런데,프로젝트에따라이중에서어떤것을사용해야할지명확하게알고계신가요?

머신러닝과딥러닝의주요차이점을알기쉽게설명하는인터랙티브电子书은어떤알고리즘을선택해야할지고민하실때도움을드릴수있습니다。

일반적으로가장많이사용하는6가지의프로젝트에대해소개합니다。아래프로젝트들을포함합니다:

  • 과거의데이터를기준으로한출력예측
  • 이미지,비디오및신호데이터의객체식별
  • 물리적또는시뮬레이션에서의이동

电子书을다운로드하여다음의작업을수행할수있습니다。

  • 데이터,하드웨어,모델해석가능성,속도및정확도요구사항으로사용해야할기술을선택하는방법을알아봅니다。
  • 특징추출을위한컨벌루션뉴럴네트워크및분류를위한서포트벡터머신(SVM)을사용한연습을수행합니다。
  • 壳牌、巴特尔、斯坦福大学등5의가지실제사례에서사용된알고리즘을식별할수있는지퀴즈를통해확인합니다。