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딥러닝3

딥러닝이란? 인공지능(AI)에 대해 이야기할 때, ‘딥러닝(Deep Learning)’을 이해하는 건 정말 중요해요. 특히 제품 매니저나 비기술 직군의 담당자 입장에서, 인공지능의 핵심 개념을 쉽게 설명해야 할 일이 많잖아요. 그럴 때 딥러닝이 무엇인지 기본적으로 알고 있으면 큰 도움이 돼요.인공지능, 기계학습, 그리고 딥러닝인공지능(AI): 기계가 인간이 수행하는 작업을 수행하는 지능을 의미하는 포괄적인 개념이에요.기계학습(ML): 인공지능의 하위 분야로, 통계와 알고리즘, 다양한 데이터를 활용해 기계가 직접 경험에서 학습하게 하는 기술이에요.딥러닝(Deep Learning): 기계학습의 하위 분야이자, 인공신경망(ANN)을 기반으로 인간 뇌의 작동 방식을 모방한 학습 기법이에요. 이미지 인식, 음성 인식 등 최근.. 2023. 11. 19.
금융에서의 딥러닝 (개요) 이 기사는 Re-work Deep Learning Summit에서 발표된 내용을 요약했습니다. 해당 발표에서는 금융 모델이 실패하는 이유와 딥러닝이 그 격차를 어떻게 메울 수 있는지 설명했습니다. 더 나아가 금융 분야의 딥 러닝에 대한 세 가지 사용 사례와 이러한 모델의 우수성에 대한 증거를 제시했습니다. 금융이 가장 계산 집약적인 분야인 반면, 금융에서 널리 사용되는 모델은 감독 및 비지도 모델, 상태 기반 모델, 계량 경제 모델 또는 심지어 확률 적 모델까지도 과잉 피팅, 휴리스틱 및 열악한 문제로 인해 손상됩니다. 금융 영역은 매우 복잡하고 비선형적이며 서로 영향을 미치는 수많은 요인이 있기 때문입니다. 이를 해결하기 위해 이미지 인식, 음성 인식, 그리고 감정 분석 분야에서 입증된 딥러닝 연구를 .. 2021. 2. 14.
추천시스템: 컨텐츠 기반 필터링 컨텐츠 기반 필터링이란? 컨텐츠 기반 필터링은 사용자가 과거에 경험했던 아이템 중 비슷한 아이템을 현재 시점에서 추천하는 것입니다. Information Retrieval과 Machine Learning의 중간 지점 정도라고 생각할 수 있습니다. 즉, 컨텐츠 기반 추천시스템은 정보(아이템)를 찾는 과정과 과거 정보를 활용해서 유저의 성향을 배우는 문제라고 볼 수 있습니다. 아래 그림에서 볼 수 있듯이, 협업필터링과는 개념이 다릅니다. 가령, 웹사이트, 블로그, 뉴스를 구독하고 있는 고객에서 비슷한 컨텐츠의 게시글(item)을 찾아서 추천해 주는 모델을 생각해 보시면 됩니다. 하지만, 컨텐츠 기반 추천시스템은 계속 편향적으로 유저에게 아이템을 추천하는 경우가 많으니 모형을 개발할때 주의해야 합니다. 컨텐츠.. 2020. 12. 18.