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- inception network
- transition layer
- dense block
- 밀집 연결
- 잔차 연결
- 잔차 네트워크
- capsule networks
- node features
- 노드 특징
- molecular property prediction
- 분자 특성 예측
- 커뮤니티 탐지
- 링크 예측
- node classification
- 스트리밍디코딩
- videotoolbox
- videodecoding
- rawvideo
- udp스트리밍
- 영상스트리밍
- early fusion
- 초기 융합
- multimodal deep learning
- 멀티모달 딥러닝
- 질문 인코더
- 이미지 인코더
- 이미지 이해
- 시각 질의 응답 시스템
- 이미지 캡셔닝 (image captioning)
- 내용 손실
- gram 행렬
- neural style transfer
- 신경 스타일 변환
- 음악 장르 분류
- 오디오 분석
- convolutional rnn
- speech translation
- rnn transducer
- pre-trained language model
- 사전 훈련된 언어 모델
- contextualized embeddings
- 문맥적 임베딩
- word embeddings
- 신경 기계 번역
- next sentence prediction
- masked language modeling
- 멀티-헤드 어텐션
- 자체 어텐션
- 이미지 캡셔닝
- trust region policy optimization
- imitation learning
- continuous action space
- 연속 행동 공간
- td 오차
- td error
- prioritized experience replay
- overestimation
- ddqn
- 딥 rl (deep rl)
- 가치 함수 (value function)
- 정책 (policy)
- 액터-크리틱 (actor-critic)
- 순환 일관성
- cgans
- conditional gans
- 변분 오토인코더
- denoising autoencoders
- 노이즈 제거 오토인코더
- feature learning
- 특징 학습
- bidirectional rnn
- bi-rnn
- 리셋 게이트
- 업데이트 게이트
- 셀 상태
- 출력 게이트
- 망각 게이트
- 입력 게이트
- 장단기 기억 네트워크
- 풀링 레이어
- 컨볼루션 레이어
- 미니 배치 (mini-batch)
- 최적화 알고리즘 (optimization algorithm)
- 순전파 (forward propagation)
- 기울기 (gradient)
- 가중치 (weight)
- 경사 하강법 (gradient descent)
- 역전파 (backpropagation)
- 전방향 신경망
- feedforward neural networks
- recommendation systems
- personalized marketing
- content recommendation
- link prediction
- 군집 탐지
- 관계 예측
- pytorch distributed
- int8
- churn prediction
- 고객 이탈 예측
- 금융 위험 모델링
- e1071
- glmnet
- r 도구
- 실험 설정
- distributed training
- t-값
- 표준 오차
- 예측 값
- uncertainty quantification
- 에피스테믹 불확실성
- 알레토릭 불확실성
- 몬테카를로 드롭아웃
- 베이지안 딥러닝
- 불확실성 정량화
- 예측 불확실성
- k-fold cross-validation
- 유의 수준
- p-값
- hypothesis testing
- 변수 변환
- 상자 그림
- experimentation framework
- 실험 프레임워크
- 모델 디버깅
- 재훈련
- 데이터 드리프트
- 개념 드리프트
- 모델 드리프트
- weighted averaging
- 가중 평균
- hybrid recommendation approach
- 하이브리드 추천 방식
- 냉정 시작 문제
- 아이템 특징
- 사용자 프로필
- item-based
- 항목 기반
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- 사용자 기반
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- geospatial data analysis
- 지리 공간 데이터 분석
- spatial autocorrelation
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- spatial data
- 공간적 데이터
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- spatio-temporal modeling
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- 자기지도 학습
- contrastivelearning
- multimodalanomalydetection
- 멀티모달이상탐지
- flow-based models
- 데이터 퓨전
- 센서 데이터 통합
- weighted fusion
- data-level fusion
- decision-level fusion
- feature-level fusion
- data fusion
- 데이터 융합
- subspace learning
- 부분 공간 학습
- multiple kernel learning
- 다중 커널 학습
- 공동 훈련
- multi-view learning
- multi-view 학습
- 멀티태스크 학습
- knowledge compression
- 지식 압축
- 학생 모델
- 교사 모델
- model distillation
- 모델 증류
- 얼리 스토핑
- learning rate scheduling
- cosine decay
- 학습률 스케줄링
- 선형 연립 방정식
- conjugate gradient methods
- 켤레 기울기 방법
- l-bfgs
- bfgs
- quasi-newton methods
- 뉴턴 방법
- hessian matrix
- 적응적 학습률
- 사전 학습 모델
- ensemble learning
- kl 발산
- 센서 퓨전
- energy-efficient machine learning
- 에너지 효율적인 머신러닝
- 온디바이스 학습
- 자원 제약
- 확률 기반
- one-class svm
- adversarial examples
- 적대적 예제
- 블랙 박스 공격
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- 입력 정화
- 강건성
- cvar
- 기대 효용 최대화
- 최대 엔트로피 학습
- 분위수 회귀
- 위험 민감 학습
- 자율 주행 (autonomous driving)
- 의료 (healthcare)
- model calibration
- reliability diagram
- 등방성 회귀
- 플라츠 스케일링
- 모델 보정
- 재앙적 망각
- 레이블 전파
- pretext task
- 레이블 스무딩
- 코트레이닝
- algorithm adaptation
- 문제 변환
- hamming loss
- mlknn
- 다중 레이블 분류
- adding noise
- 노이즈 추가
- secure multi-party computation
- 데이터 클렌징
- data bias
- data ethics
- 학습 스케줄
- curriculum learning
- 커리큘럼 학습
- 가치 함수
- 은닉 마르코프 모델
- 포텐셜 함수
- 마코프 랜덤 필드
- markov random fields
- 유향 비순환 그래프
- weights & biases
- iml
- interpretable machine learning
- 설명 가능한 머신러닝
- auto-sklearn
- automated machine learning
- optimization-based
- 최적화 기반
- 소수 샷 학습
- deap
- 입자 떼 최적화
- 개미 집단 최적화
- 적합도 함수
- evolutionary algorithms
- isomap
- 매니폴드 학습
- deepwalk
- node2vec
- graph embedding
- 게으른 학습
- rbfn
- 방사형 기저 함수 네트워크
- 인스턴스 기반 학습
- gaussian mixture models
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- 비모수적 모델
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- 부분 선형 모델
- 가법 모델
- 가우시안 프로세스
- semi-parametric model
- semi-parametric 모델
- apache airflow
- cloud-based ml platforms
- azure machine learning
- google cloud ai platform
- 클라우드 기반 머신러닝 플랫폼
- parameter server
- 파라미터 서버
- 통신 오버헤드
- 모델 병렬 처리
- 데이터 병렬 처리
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- 분산 머신러닝
- 해석 가능성
- feature perturbation
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- integer encoding
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- 순서 기반 인코딩
- 순서형 변수
- 표제어 추출
- 어간 추출
- 텍스트 데이터 전처리
- domain knowledge
- convergence criteria
- 수렴 조건
- data drift
- model monitoring
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- 부트스트랩 샘플링
- model diagnostics
- learning curves
- 잔차 분석
- 특징 중요도
- 오차 분석
- 과대 적합
- 과소 적합
- 모델 진단
- 모델 독립적
- local interpretable model-agnostic explanations
- synthetic data generation
- 합성 데이터 생성
- over-sampling
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- 덴드로그램
- 이상치 처리
- data cleaning
- 베이지안 추론
- 군집화기법
- 스피어만 상관계수
- 레이어 정규화
- 소셜 리스닝
- 신경망 기계 번역
- 모델 병렬화
- 머신러닝 플랫폼
- 설명 가능성
- stratified k-fold cross-validation
- gram matrix
- 설명 가능한 ai
- em 알고리즘
- 금융 사기 탐지
- 알고리즘 거래
- amazon sagemaker
- 비선형 문제
- 캠페인 최적화
- 심층 학습
- 스펙트로그램
- 모달리티
- 특이값
- 엣지 디바이스
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- 모델 개발
- 정책 경사법
- 양자 비트
- 자율 학습
- 양자 알고리즘
- 코드 관리
- catastrophic forgetting
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- 시공간 모델링
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- 지진 예측
- model comparison
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- 교통 흐름 최적화
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- 맞춤형 추천
- 금융시장예측
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- 자동 채점
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- 분산 훈련
- 데이터 표현
- data transformation
- 의료 영상 분석
- 산림 관리
- simclr
- 음악 분석
- 머신러닝 기술
- 기후 예측
- lstm (long short-term memory)
- gru (gated recurrent unit)
- 전력 수요 예측
- 전략 수립
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- 센서융합
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- 입자 물리학
- voice recognition
- inception module
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- 비유사성
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- 사전 확률
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- 의료 진단
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- 공급망 관리
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- 에너지 함수
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- q-function
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- 머신러닝 파이프라인
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- 포트폴리오 최적화
- 입력층
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- KL-divergence
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- Interpretability
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- 라우팅
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