Machine Learning - DEEPLINK CORE Lab

통계의 함정 – 심슨의 역설(Pitfalls of Statistics – Simpson’s Paradox)

불확실성과 우연 현상을 다루는 확률은 논리적이고 결정론 적이며 인과 관계가 뚜렷한 다른 수학 주제와 확연히 구별되는 특성을 지닌다. 그런 연유에서

인공지능 기술은 단일하게 구성된 기술이 아니라, 복합적이고 통합적인 기술 포트폴리오다.인공지능 기술은 크게 4가지로 나눠 볼 수 있다.

연합학습(Federated Learning)이란? 연합학습(협력학습)은 로컬 데이터 샘플을 보유하고 있는 여러 분산형 장치, 서버에 걸쳐 알고리즘을 교환하지 않고 훈련하는 머신러닝 학습 방법이다.

카이스트는 인공지능 딥러닝의 의사결정에 큰 영향을 미치는 입력 변수의 기여도를 계산하는 세계 최고 수준의 xAI 기술을 개발했다고 2022년 11월 23일

What is Machine Learning? 요즘은 머신러닝이라 하면 누구나 다 자연스럽게 받아들인다. 하지만 위키를 찾아보면 아래와 같이 정의하고 있다. “Make predictions

인공 지능(AI)은 COVID-19 팬데믹과의 싸움에서 잠재적으로 강력한 도구로 성장했다. 대유행 이후 AI를 사용하기 위한 쟁탈전이 벌어졌고, 이 기사에서는 COVID-19와의 싸움에 대한

I think one of the most important applications of AI is in places where doctors are scarce.In a way, what

랜덤 포레스트(Random Forest)는 별다른 Hyper-Parameter Tuning을 하지 않아도 Tree개수만 충분하면 성능이 잘 나오는 장점이 있다. 반면에 몇가지 단점이 있는 데

데이터에 맞는 알고리즘을 선택하는 것은 모든 머신 러닝 엔지니어에게 고민이 되는 부분이며, 종종 머신 러닝 학습 문제를 해결하는 데 있어

AI, Machine Learning, Deep Learning에 대한 활용은 이전에 개발되어진 알고리즘에 대한 이해부터 시작 한다. AI는 기본으로 수학, 통계 등에 기반을