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Machine Learning Fundamentals and App...

석준희 고려대학교

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의사결정트리(decision tree)를 기반으로 하는 기계학습과 지도/비지도 학습에 대한 기초에 대해서 다룬다. 다양한 기계학습 문제 등과 bias-variance tradeoff에 대하여 ...

Hidden Markov Models (HMM) and Suppor...

김중헌 고려대학교 전기전자공학부 (전 중앙대학교)

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다양한 시변환 시스템에서의 패턴인식에 대중적으로 가장 많이 사용되는 은닉마코프모델(Hidden Markov Models)에 대한 기초를 전반적으로 다룬다. 은닉마코프모델의 기본 ...

인공지능 개요, 통계 추론, 조건부 무작...

권준석 중앙대학교

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인공지능은 인간의 지능을 모방하여 경험을 통해 학습을 하고 , 새로운 문제를 해결하는데 있어서 학습된 지식을 활용하는 방법이다. 본 발표에서는 인공지능이 발전된 역...

Introduction to Convolutional Neural ...

곽노준 서울대학교

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In recent 5 years or so, deep learning, especially, deep convolutional neural networks (CNN) are very successfully applied to various areas that deals with mode...

영상인식을 위한 특징점 검출 및 서술자...

원치선 동국대학교

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인간이 시각적으로 사물을 인지하는 원리를 규명하기 위해 많은 모델과 방법론이 발표되어 왔다. 그 중에 Biederman[1]에 의해 제안된 Recognition-by-Component(RBC) 이론...