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서비스안내

OpenSeq2Seq

NVIDIA의 공식 제품이 아닌 연구 프로젝트입니다. OpenSeq2Seq은 다양한 sequence-to-sequence 모델을 이용한 효율적인 실험을 위한 툴킷입니다. 주요 특징 : 분산형 학습 : 다중 GPU, 다중 노드 지원

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CRISP-DM 방법론

CRISP-DM은 데이터 마이닝을 위한 업계 사이의 프로세스 약자입니다. CRISP-DM 방법론은 데이터 마이닝 프로젝트를 계획하기 위한 체계적인 접근 방식을 제공합니다. 강력하고 검증된 방법론입니다. 강력한 실용성, 유연성과 첨단 비즈니스 문제를 해결하기

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딥러닝을 위한 하드웨어

현재 사용되는 신경망(NN, 딥러닝)에 대한 두가지 별개의 작업 모드가 있습니다. 훈련(특정 작업을 해결하기 위해 설계된 NN에 대한 가중치 세트 학습)과 추론(훈련된 NN 사용)입니다. 훈련은 추론보다

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워드벡터 훈련 및 시각화

이 튜토리얼에서는 TensorFlow에서 Skip-gram 모델을 구현하여 작업중인 모든 텍스트에 대한 워드벡터를 생성 한 다음 Tensorboard를 사용하여 시각화하는 방법을 보여줍니다. 이 연습은 i) Skip-gram 모델을 이해하고 ii) CNN

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