분류 전체보기 (15) 썸네일형 리스트형 time-series + classification time-series + classification Deep learning for time series classification: a review (arxiv.org) Timeseries classification from scratch (keras.io) Timeseries classification with a Transformer model (keras.io) Simple Neural Net for Time Series Classification | Kaggle https://www.kaggle.com/code/meaninglesslives/simple-neural-net-for-time-series-classification How to Use XGBoost for Time Series For.. 인공지능과 병렬컴퓨팅 [고등과학원 CAC 여름학교] 가장 쉬운 CNN 예제 가장 쉬운 CNN (convolutional neural network) 예제 https://en.wikipedia.org/wiki/Convolutional_neural_network 필터를 자동으로 만드는 것. 완전히 연결된 신경망과 비교하면 정규화된 신경망을 활용하는 것으로 비교할 수 있다. 행렬로 표현된 필터의 각 요소가 데이터 처리에 적합하도록 자동으로 학습되는 과정을 자동으로 진행할 수 있다. 예들 들어, 이미지를 분류 작업에 적용할 수 있다. 이미지 인식에서 압도적 성능을 발휘한 네트워크 모델이 CNN이다. 딥러닝의 시작을 알리는 알고리듬들 중 하나이다. 인공 신경망 발전의 역사에서 아주 중요한 의미를 가진다. 특별히, 엄청난 양의 입력 데이터에 비해서, 결과는 숫자 하나가 되는 상황이 전형적.. GPU 장비, 인공지능 딥러닝에서 GPU 장비의 중요성, 그림과 관련된 데이터 취급에서 GPU 장비는 매우 중요한 역할을 한다. 기계학습 모델의 성능을 GPU 장비가 직접적으로 결정한다. 보다 많은 데이터를 이용하고 보다 빨리 기계학습 모델을 구축할 수 있게한다. GPU 장비는 통상 10배 정도의 계산 가속도를 가져다 준다. 이 정도 가속은 상당한 의미를 가지는 것이다. Nvidia RTX A6000 (48 Gb) NVIDIA RTX A6000! 집중탐구 LIVE! - YouTube Nvidia GeForce RTX 3090 (24 Gb) Nvidia RTX A6000 review - AEC Magazine Which GPU Is The Best? RTX 3090, RTX A6000, TITAN RTX, or RTX 2080T.. PyMC3 https://en.wikipedia.org/wiki/PyMC https://emcee.readthedocs.io/en/stable/tutorials/line/ 목표: Bayesian statistical modeling and probabilistic machine learning 방법: advanced Markov chain Monte Carlo and variational fitting algorithms PyMC3 (a probabilistic programming framework) 설치 명령어 : conda create -n pymc_env -c conda-forge python libpython mkl-service numba python-graphviz scipy arviz conda ac.. 2022년 AI 강의 자료 20210107.zip 20210108.zip 20210111.zip 20210112.zip 20210107, 20210108, 20210111, 20210112 [ 2021년도 기준, tensorflow/keras version을 활용함. ] 2022년 강의용으로 정리한 것: https://github.com/inholeegithub/summer2022/blob/main/ML/20210107/ML_KIAS_CAC_2022.ipynb -------------------------------------------------------------------------------------------------------------- 업데이트 된 실습 자료, 아래의 github에 업로드 됨. 20220625 .. AI in practice: Scikit-learn and Keras 2021년 1월 6일 (5일 강의) 강의제목: Artificial Intelligence in Practice : Scikit-learn and Keras 강의목적: 인공지능 기초 및 실습 ( scikit-learn, Xgboost, lightGBM, keras ) 상세내용은 하단 컨텐츠 참조. 한국표준과학연구원(KRISS) / 한국물리학회 통계물리학 분과 겨울학교 / 카이스트 / 고등과학원 / 서울시립대학교 강의 자료를 기본으로 하고 있다. (각각 8시간, 5시간, 3시간, 2시간) 하지만, 범용성을 가지고 있는 인공지능 강의 자료입니다. 강의 자료 (주석 포함): 무료 소프트웨어 설치 안내 및 강의자료 KRISS 원내 강의/실습분 5편 동영상은 이메일로 전달 가능합니다. 비공개 덧글로 이메일 주소를 .. OpenCV super-resolution OpenCV super-resolution Super Resolution in OpenCV (learnopencv.com) EDSR https://github.com/Saafke/EDSR_Tensorflow https://medium.com/axinc-ai/edsr-a-machine-learning-model-for-super-resolution-image-processing-9deaf36b24ed OpenCV: Super-resolution benchmarking https://www.youtube.com/watch?v=GckRbRK51vg https://www.youtube.com/watch?v=fZnsWl5ONQw -----------------------------------------------.. 이전 1 2 다음
