Notice
Recent Posts
Recent Comments
Link
일 | 월 | 화 | 수 | 목 | 금 | 토 |
---|---|---|---|---|---|---|
1 | 2 | 3 | ||||
4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 |
11 | 12 | 13 | 14 | 15 | 16 | 17 |
18 | 19 | 20 | 21 | 22 | 23 | 24 |
25 | 26 | 27 | 28 | 29 | 30 | 31 |
Tags
- pymysql
- 브라이틱스 서포터즈
- Random Forest
- 데이터 분석
- Brightics 서포터즈
- Brigthics Studio
- 데이터 분석 플랫폼
- 비전공자를 위한 데이터 분석
- 삼성 SDS
- 서포터즈 촬영
- michigan university deep learning for computer vision
- 분석 툴
- 브라이틱스 스태킹
- Activation Function
- 범주형 변수 처리
- 파이썬 내장 그래프
- paper review
- 검증 평가 지표
- Python
- 브라이틱스 AI
- Brightics AI
- 파이썬 SQL 연동
- Brightics studio
- 브라이틱스 프로젝트
- Brightics EDA
- 삼성 SDS 서포터즈
- 머신러닝
- 딥러닝
- 브라이틱스 분석
- Deep Learning for Computer Vision
Archives
- Today
- Total
목록cell state (1)
하마가 분석하마

Michigan University의 'Deep Learning for Computer Vision' 강의를 듣고 정리한 내용입니다. Recurrent Neural Networks Classical Approach for Time Series Analysis Time domain analysis -> width, step, height of signal Frequency domain analysis -> Fourier analysis or wavelets Nearest neighbors analysis -> Dynamic time warping (DTW) Probabilistic Model -> Language modeling (S)AR(I)MA(X) models -> Autocorrelation ins..
Deep learning/Michigan university deep learning
2022. 2. 11. 13:31