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- 하이퍼 파라미터 (hyperparameter)
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- 강화 학습 (reinforcement learning)
- 유사도 계산 (similarity calculation)
- 사용자-아이템 매트릭스
- 아이템 기반 협업 필터링 (item-based collaborative filtering)
- 사용자 기반 협업 필터링 (user-based collaborative filtering)
- 하이브리드 방법 (hybrid methods)
- 콘텐츠 기반 필터링 (content-based filtering)
- 협업 필터링 (collaborative filtering)
- 추천 시스템 (recommendation system)
- 스태킹 (stacking)
- 부스팅 (boosting)
- 랜덤 포레스트 (random forest)
- 부트스트랩 샘플링 (bootstrap sampling)
- 배깅 (bagging)
- 앙상블 기법 (ensemble methods)
- machine leraning
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- fp-growth 알고리즘
- apriori 알고리즘
- 빈발 항목 집합 (frequent itemset)
- 연관 규칙 학습 (association rule learning)
- 매개변수 민감성
- 고차원 데이터 시각화
- kl 발산 (kullback-leibler divergence)
- 확률 기반 접근
- t-sne (t-distributed stochastic neighbor embedding)
- 다익스트라 알고리즘 (dijkstra's algorithm)
- 다차원 척도법 (mds)
- 지오데식 거리 (geodesic distance)
- isomap (아이소맵)
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- 고유벡터 (eigenvector)
- 고유값 분해 (eigenvalue decomposition)
- 공분산 행렬 (covariance matrix)
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- 분산 최대화
- 주성분 분석 (pca)
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- 군집 확장
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- 군집 병합
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- 연관 규칙 학습(association rule learning)
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- 변화도 추적
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- 기술 통계
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- iterator (이터레이터)
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- yolo inference 구현시 유의 사항
- generator (제너레이터)
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- yolo network 구조
- darknet-53 특성
- location prediction
- multi label 예측
- yolo와 ssd의 비교
- **args
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- correlation (상관계수)
- dispersion (분산)
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- 데이터 형태
- 데이터의 형태
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- state의 전환
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- object의 detection 성능
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- ssd의 multi scale feature map과 anchor box 적용
- anchor 박스를 활용한 convolution predictors for detection
- ssd 주요 구성 요소
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- 데이터 분석
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