1990년대 대학원에 다닐 때, 필자가 가장 좋아하는 수업은 신경망이었다. 그 당시에는 텐서플로우(TensorFlow)나 파이토치(PyTorch), 케라스(Keras)가 존재하지 않았으므로, 교재의 공식대로 뉴런과 신경망, 학습 알고리즘을 직접 프로그 ...
2021.02.22
머신러닝은 이제 손쉬운 물건이 됐다. 퍼블릭 클라우드 컴퓨팅 덕분에 저렴해지면서 이제 모든 클라우드 기반 애플리케이션이 머신러닝을 효과적으로 적용하고 있다.   현재 사용되고 있는 머신러닝은 크게 세 가지 종류로 나눌 수 있다. -&nb ...
2020.01.02
구글 딥마인드(DeepMind)의 알파고(AlphaGo)는 사람들에게 친숙한 이름이다. 알파고는 2015년 프로 2단 바둑 기사와의 시합에서 승리하면서 유명세를 탄 이후, 개선된 알파고 버전은 세계적인 프로 바둑 기사인 이세돌 9단과의 시합에서도 승리 ...
2019.06.11
  1. 어렵지만 도전할 가치 있는 '강화학습 알고리즘' 직접 실험하기

  2. 2021.02.22
  3. 1990년대 대학원에 다닐 때, 필자가 가장 좋아하는 수업은 신경망이었다. 그 당시에는 텐서플로우(TensorFlow)나 파이토치(PyTorch), 케라스(Keras)가 존재하지 않았으므로, 교재의 공식대로 뉴런과 신경망, 학습 알고리즘을 직접 프로그...

  4. IDG 블로그 | 머신러닝의 다음은 더 큰 다양성과 유연성

  5. 2020.01.02
  6. 머신러닝은 이제 손쉬운 물건이 됐다. 퍼블릭 클라우드 컴퓨팅 덕분에 저렴해지면서 이제 모든 클라우드 기반 애플리케이션이 머신러닝을 효과적으로 적용하고 있다.   현재 사용되고 있는 머신러닝은 크게 세 가지 종류로 나눌 수 있다. -&nb...

  7. "알파고를 만든" 강화 학습 이해하기

  8. 2019.06.11
  9. 구글 딥마인드(DeepMind)의 알파고(AlphaGo)는 사람들에게 친숙한 이름이다. 알파고는 2015년 프로 2단 바둑 기사와의 시합에서 승리하면서 유명세를 탄 이후, 개선된 알파고 버전은 세계적인 프로 바둑 기사인 이세돌 9단과의 시합에서도 승리...

X