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, 글을 읽고 해석하는 것은 물론, 신문기사 쓰기, 안면인식 및 지문인식, 작곡 등 셀 수 없이 많은 분야에 응용되고 있습니다. 개요
기계가 학습하는 방법
신경망 (Neural Networks)
인공 신경망 (Artificial Neural Networks)
컨벌루션 신경망 (CNN)
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Machine Learning with Deep Neural Network, NAVER LABS
LG 경제연구소 조용수 수석연구원. ‘똑똑한 기계들의 시대, 인공지능의 현주소’
곽동민, 박세원, 이한남 저, 2015.04.15., 「머신러닝에서 딥러닝까지」, 퍼플
김지원 외 4명, 2015, 다양한 딥러닝 알고리
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Machine learning, neural and statistical classification, 출판사?
J.R.Quinlan, "C4.5 Programs for Machine Learning", Morgan Kaufmann Publishers, San Mated, California, 1993
M. Goebel and Le Gruenwald, "A survey of data mining and knowledge discovery software tools", SIGKDD Explorations vol.1, no.1, p
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neural net에 기초한 AI 에의 접근은 특히 그렇다. 논리적으로 표현된 학습 법칙이 또한 있다. Tom Mitchell 의 Machine Learning 은 machine learning에 관한 포괄적인 내용의 학부생을 위한 교재이다. 프로그램은 그들의 형식주의(formalisms) 가 표현할 수 있는
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neural agent," Journal of Universal Computer Science, 4: 630-651, 1998
[5] H. Chen, "A Parallel computing approach to creating engineering concept spaces for semantic retrieval." IEEE Trans. on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 18: 771-782, 1996
[6] Stephen T. Welstead, Neural Network and F
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