- ÇöÀç À§Ä¡
- home > ÄÄÇ»ÅÍ¡¤ICT¡¤¾îÇÐ > ÄÄÇ»ÅÍ¡¤IT µµ¼ > ÄÄÇ»ÅÍ°øÇÐ > ÄÚµùÀº óÀ½À̶ó with µö·¯´×[¿µÁø´åÄÄ]
ÄÚµùÀº óÀ½À̶ó with µö·¯´× - ÀÌÁ¾È¯ ÁöÀ½
ÀΰøÁö´ÉÀÇ °¡Àå ±âº»ÀûÀÌ°í ´Ü¼øÇÑ ¸ðµ¨ÀÎ ¼±Çü ¸ðµ¨ºÎÅÍ ½ÃÀÛÇؼ ¼±Çü ¸ðµ¨ÀÇ °áÇÕÀÎ ½Å°æ¸Á ¸ðµ¨À» ¹è¿ì°í, ½Å°æ¸Á¿¡ º¯È¸¦ ÁØ CNN ¸ðµ¨°ú RNN ¸ðµ¨±îÁö ±âÃÊÀûÀÎ ¿¹Á¦ºÎÅÍ ½ÉÈ ¹®Á¦±îÁö ÄÚµùÀ» ÅëÇØ µö·¯´×ÀÇ ±âÃʸ¦ źźÈ÷ ´ÙÁú ¼ö ÀÖ´Ù.
ÀΰøÁö´ÉÀÇ °¡Àå ±âº»ÀûÀÌ°í ´Ü¼øÇÑ ¸ðµ¨ÀÎ ¼±Çü ¸ðµ¨ºÎÅÍ ½ÃÀÛÇؼ ¼±Çü ¸ðµ¨ÀÇ °áÇÕÀÎ ½Å°æ¸Á ¸ðµ¨À» ¹è¿ì°í, ½Å°æ¸Á¿¡ º¯È¸¦ ÁØ CNN ¸ðµ¨°ú RNN ¸ðµ¨±îÁö ±âÃÊÀûÀÎ ¿¹Á¦ºÎÅÍ ½ÉÈ ¹®Á¦±îÁö ÄÚµùÀ» ÅëÇØ µö·¯´×ÀÇ ±âÃʸ¦ źźÈ÷ ´ÙÁú ¼ö ÀÖ´Ù.
ÀúÀÚ: ÀÌÁ¾È¯ ÁöÀ½
ÁöÀºÀÌÀÇ ±Û
ÀÌ Ã¥ÀÇ Æ¯Â¡
º£Å¸ ¸®´õ
PART1 ÀΰøÁö´ÉÀ̶õ
1. ÀΰøÁö´É: µ¥ÀÌÅÍ ºÐ¼®À» À§ÇÑ ¾Ë°í¸®Áò
2. ¸Ó½Å·¯´×°ú µö·¯´×
3. ¸Ó½Å·¯´× °úÁ¤
4. Kaggle ¼Ò°³
À̹ø ÀåÀÇ ¸¶¹«¸®
¿¬½À ¹®Á¦
½Ç½À ¿¹Á¦
½ÉÈ ¹®Á¦
PART2 µö·¯´× È帧 Àâ±â
1. µö·¯´× °úÁ¤
2. µ¥ÀÌÅÍ ¼³°è ¹× ¼öÁý
3. ¹®Á¦ ºÐ·ù
4. ¸ðµ¨ ¼³Á¤
5. ¼Õ½Ç °è»ê
6. ÃÖÀûÈ
7. ¿¹Ãø ¹× Æò°¡
À̹ø ÀåÀÇ ¸¶¹«¸®
¿¬½À ¹®Á¦
½Ç½À ¿¹Á¦
½ÉÈ ¹®Á¦
PART3 ±âº» È帧 ÆľÇÇϱâ
1. ¼±ÇüºÐ·ù °úÁ¤
2. Áغñ °úÁ¤
3. ¸ðµ¨ ¼³Á¤
4. ¼Õ½Ç °è»ê
5. ÃÖÀûÈ
6. ¼±Çü ȸ±Í ÃÖÀûÈ °úÁ¤
À̹ø ÀåÀÇ ¸¶¹«¸®
¿¬½À ¹®Á¦
½Ç½À ¿¹Á¦
½ÉÈ ¹®Á¦
PART4 ¼±Çü ¸ðµ¨
1. ¼±Çü ¸ðµ¨ °úÁ¤
2. À̹ÌÁö µ¥ÀÌÅÍ
3. ¼±Çü ºÐ·ù±â: Score ÇÔ¼ö
4. Softmax ºÐ·ù±â
5. ÃÖÀûÈ: SGD
À̹ø ÀåÀÇ ¸¶¹«¸®
¿¬½À ¹®Á¦
½Ç½À ¿¹Á¦
½ÉÈ ¹®Á¦
PART5 ½Å°æ¸Á ¸ðµ¨
1. ½Å°æ¸Á ¸ðµ¨ °úÁ¤
2. Ãþ(Layer)ÀÇ °áÇÕ
3. È°¼ºÈ ÇÔ¼ö
4. ÇнÀ ºÐ¼®: °úÀûÇÕ
5. ¿À·ù ¿ªÀüÆÄ Error BackPropagation
6. ±ÔÁ¦ °È
7. ÃÖÀûÈ ±â¹ý
À̹ø ÀåÀÇ ¸¶¹«¸®
¿¬½À ¹®Á¦
½Ç½À ¿¹Á¦
½ÉÈ ¹®Á¦
PART6 À̹ÌÁö ºÐ·ù
1. À̹ÌÁö ºÐ·ù °úÁ¤
2. À̹ÌÁö µ¥ÀÌÅÍ ºÒ·¯¿À±â
3. CNN ¸ðµ¨ ¼Ò°³
4. CNN ±¸¼º ¿ä¼Ò
5. CNN Architectures
6. ÀüÀÌ ÇнÀ Transfer Learning
À̹ø ÀåÀÇ ¸¶¹«¸®
¿¬½À ¹®Á¦
½Ç½À ¿¹Á¦1
½Ç½À ¿¹Á¦2
½ÉÈ ¹®Á¦
PART7 ÀÚ¿¬¾î ó¸®
1. ÀÚ¿¬¾î ó¸® °úÁ¤
2. ´Ü¾î¸¦ º¤ÅÍ·Î Word Embedding
3. Sequence¸¦ ´Ù·ç´Â ¸ðµ¨
4. Seq2Seq ¸ðµ¨
À̹ø ÀåÀÇ ¸¶¹«¸®
¿¬½À ¹®Á¦
½Ç½À ¿¹Á¦1
½Ç½À ¿¹Á¦2
½ÉÈ ¹®Á¦
PART8 Project
ÇÁ·ÎÁ§Æ®1 À̹ÌÁö ´ÙÁß ºÐ·ù: Dog bread(kaggle)
ÇÁ·ÎÁ§Æ®2 À̹ÌÁö ´ÙÁß ºÐ·ù(°æÁø´ëȸ): µ¿¹° ºÐ·ù
ÇÁ·ÎÁ§Æ®3 ÀÚ¿¬¾î ºÐ·ù: Sentiment Analysis on Movie Reviews(kaggle)
ÇÁ·ÎÁ§Æ®4 ÀÚ¿¬¾î ºÐ·ù(°æÁø´ëȸ): Topic Modeling for Research Articles
¿¬½À ¹®Á¦ Á¤´ä
ã¾Æº¸±â
ÀÌ Ã¥ÀÇ Æ¯Â¡
º£Å¸ ¸®´õ
PART1 ÀΰøÁö´ÉÀ̶õ
1. ÀΰøÁö´É: µ¥ÀÌÅÍ ºÐ¼®À» À§ÇÑ ¾Ë°í¸®Áò
2. ¸Ó½Å·¯´×°ú µö·¯´×
3. ¸Ó½Å·¯´× °úÁ¤
4. Kaggle ¼Ò°³
À̹ø ÀåÀÇ ¸¶¹«¸®
¿¬½À ¹®Á¦
½Ç½À ¿¹Á¦
½ÉÈ ¹®Á¦
PART2 µö·¯´× È帧 Àâ±â
1. µö·¯´× °úÁ¤
2. µ¥ÀÌÅÍ ¼³°è ¹× ¼öÁý
3. ¹®Á¦ ºÐ·ù
4. ¸ðµ¨ ¼³Á¤
5. ¼Õ½Ç °è»ê
6. ÃÖÀûÈ
7. ¿¹Ãø ¹× Æò°¡
À̹ø ÀåÀÇ ¸¶¹«¸®
¿¬½À ¹®Á¦
½Ç½À ¿¹Á¦
½ÉÈ ¹®Á¦
PART3 ±âº» È帧 ÆľÇÇϱâ
1. ¼±ÇüºÐ·ù °úÁ¤
2. Áغñ °úÁ¤
3. ¸ðµ¨ ¼³Á¤
4. ¼Õ½Ç °è»ê
5. ÃÖÀûÈ
6. ¼±Çü ȸ±Í ÃÖÀûÈ °úÁ¤
À̹ø ÀåÀÇ ¸¶¹«¸®
¿¬½À ¹®Á¦
½Ç½À ¿¹Á¦
½ÉÈ ¹®Á¦
PART4 ¼±Çü ¸ðµ¨
1. ¼±Çü ¸ðµ¨ °úÁ¤
2. À̹ÌÁö µ¥ÀÌÅÍ
3. ¼±Çü ºÐ·ù±â: Score ÇÔ¼ö
4. Softmax ºÐ·ù±â
5. ÃÖÀûÈ: SGD
À̹ø ÀåÀÇ ¸¶¹«¸®
¿¬½À ¹®Á¦
½Ç½À ¿¹Á¦
½ÉÈ ¹®Á¦
PART5 ½Å°æ¸Á ¸ðµ¨
1. ½Å°æ¸Á ¸ðµ¨ °úÁ¤
2. Ãþ(Layer)ÀÇ °áÇÕ
3. È°¼ºÈ ÇÔ¼ö
4. ÇнÀ ºÐ¼®: °úÀûÇÕ
5. ¿À·ù ¿ªÀüÆÄ Error BackPropagation
6. ±ÔÁ¦ °È
7. ÃÖÀûÈ ±â¹ý
À̹ø ÀåÀÇ ¸¶¹«¸®
¿¬½À ¹®Á¦
½Ç½À ¿¹Á¦
½ÉÈ ¹®Á¦
PART6 À̹ÌÁö ºÐ·ù
1. À̹ÌÁö ºÐ·ù °úÁ¤
2. À̹ÌÁö µ¥ÀÌÅÍ ºÒ·¯¿À±â
3. CNN ¸ðµ¨ ¼Ò°³
4. CNN ±¸¼º ¿ä¼Ò
5. CNN Architectures
6. ÀüÀÌ ÇнÀ Transfer Learning
À̹ø ÀåÀÇ ¸¶¹«¸®
¿¬½À ¹®Á¦
½Ç½À ¿¹Á¦1
½Ç½À ¿¹Á¦2
½ÉÈ ¹®Á¦
PART7 ÀÚ¿¬¾î ó¸®
1. ÀÚ¿¬¾î ó¸® °úÁ¤
2. ´Ü¾î¸¦ º¤ÅÍ·Î Word Embedding
3. Sequence¸¦ ´Ù·ç´Â ¸ðµ¨
4. Seq2Seq ¸ðµ¨
À̹ø ÀåÀÇ ¸¶¹«¸®
¿¬½À ¹®Á¦
½Ç½À ¿¹Á¦1
½Ç½À ¿¹Á¦2
½ÉÈ ¹®Á¦
PART8 Project
ÇÁ·ÎÁ§Æ®1 À̹ÌÁö ´ÙÁß ºÐ·ù: Dog bread(kaggle)
ÇÁ·ÎÁ§Æ®2 À̹ÌÁö ´ÙÁß ºÐ·ù(°æÁø´ëȸ): µ¿¹° ºÐ·ù
ÇÁ·ÎÁ§Æ®3 ÀÚ¿¬¾î ºÐ·ù: Sentiment Analysis on Movie Reviews(kaggle)
ÇÁ·ÎÁ§Æ®4 ÀÚ¿¬¾î ºÐ·ù(°æÁø´ëȸ): Topic Modeling for Research Articles
¿¬½À ¹®Á¦ Á¤´ä
ã¾Æº¸±â
ÀΰøÁö´ÉÀÇ ÀÛµ¿¿ø¸®ºÎÅÍ ½Ç½À±îÁö
ºÎµúÄ¡¸ç ij±Û¿¡ µµÀüÀ» Çغ¸ÀÚ!
ÀΰøÁö´ÉÀÇ °¡Àå ±âº»ÀûÀÌ°í ´Ü¼øÇÑ ¸ðµ¨ÀÎ ¼±Çü ¸ðµ¨ºÎÅÍ ½ÃÀÛÇؼ ¼±Çü ¸ðµ¨ÀÇ °áÇÕÀÎ ½Å°æ¸Á ¸ðµ¨À» ¹è¿ì°í, ½Å°æ¸Á¿¡ º¯È¸¦ ÁØ CNN ¸ðµ¨°ú RNN ¸ðµ¨±îÁö ±âÃÊÀûÀÎ ¿¹Á¦ºÎÅÍ ½ÉÈ ¹®Á¦±îÁö ÄÚµùÀ» ÅëÇØ µö·¯´×ÀÇ ±âÃʸ¦ źźÈ÷ ´ÙÁú ¼ö ÀÖ½À´Ï´Ù.
¶ÇÇÑ ÀΰøÁö´É ¹®Á¦ÇØ°áÀ» À§ÇÑ ÁøÇà °úÁ¤À» ¹®Á¦ ºÐ·ù, ¸ðµ¨ ¼³Á¤, ¼º´É Çâ»ó µîÀÇ ´Ü°èº°·Î ¼³¸íÇÏ°í Á÷Á¢ ¹®Á¦ÇØ°áÀ» ÅëÇØ ½Ç·ÂÀ» Å°¿ï ¼ö ÀÖ½À´Ï´Ù.
Àü¹Ý¿¡ µé¾îÀÖ´Â ³»¿ëÀº ÀΰøÁö´ÉÀÇ ±â¿ø°ú ÀΰøÁö´ÉÀÌ ¹«¾ùÀÎÁö¸¦ »ìÆ캸°í ÀΰøÁö´ÉÀ¸·Î °¡´ÉÇÑ ÀϵéÀ» ¾Ë¾Æº¾´Ï´Ù. ±×¸®°í µö·¯´×ÀÌ ½ÇÁ¦ ¾î¶² °úÁ¤À» °ÅÄ¡´ÂÁö °³·«ÀûÀ¸·Î °¨À» ÀâÀ» ¼ö ÀÖ°Ô µµ¿ÍÁÝ´Ï´Ù. µö·¯´× ÇнÀ °úÁ¤À» ¾Ë¾ÆºÃ´Ù¸é ÀÌÁ¦ ÃÖÀûÈ °úÁ¤À» ¼ö½ÄÀ» ÅëÇØ ÀÚ¼¼ÇÏ°Ô »ìÆ캼 °ÍÀÔ´Ï´Ù.
ÈĹݿ¡´Â µö·¯´×À» ±¸¼ºÇÏ´Â ±âº» ´ÜÀ§ÀÎ ¼±Çü ¸ðµ¨¿¡ ´ëÇØ ¾Ë¾Æº¾´Ï´Ù. ±×¸®°í ¿ì¸®°¡ ¾Ë¾Æ¾ßÇÒ ÇÙ½É ¸ðµ¨¸µ °úÁ¤À» ¹è¿ö ³ª°¥ °ÍÀÔ´Ï´Ù. ÀÌ·¸°Ô ÇнÀÀ» ÇÏ¸é¼ ¹è¿î ³»¿ëÀ» È°¿ëÇØ 2 Á¾·ùÀÇ À̹ÌÁö ºÐ·ù °úÁ¦¿Í 2 Á¾·ùÀÇ ÀÚ¿¬¾î ó¸® °úÁ¦¸¦ Á÷Á¢ ÇØ°áÇغ¸°í ¼º´ÉÀ» Çâ»ó½ÃÄѺ¼ °ÍÀÔ´Ï´Ù.
ÀΰøÁö´ÉÀÌ ¼öÇÐÀ» ±âº»À¸·Î ÀÌ·ç¾îÁ® ÀÖ¾î ¸¹Àº ºÐµéÀÌ ¾î¶»°Ô Á¢±ÙÇØ¾ß ÇÒÁö ¸ð¸£´Â °ÍÀÌ ´ëºÎºÐÀÔ´Ï´Ù. ÀÌ Ã¥¿¡¼´Â ´©±¸³ª ½±°Ô ÀΰøÁö´ÉÀÇ ÀÛµ¿¿ø¸®¸¦ ÀÌÇØÇÒ ¼ö ÀÖµµ·Ï ÇϳªÇϳª ²Ä²ÄÈ÷ ¼³¸íÇØ ÁÖ°í ÀÖ½À´Ï´Ù. À¯Æ©ºê ¿µ»ó °ÀǸ¦ ÅëÇØ ÀúÀÚÀÇ ¼³¸íÀ» µè°í Ä«Æ並 ÀÌ¿ëÇÏ¿© ½ºÅ͵𸦠ÀÌ¾î ³ª°¥ ¼ö ÀÖ¾î µö·¯´×À» óÀ½ °øºÎÇÏ´Â ºÐµé¿¡°Ô µµ¿òÀÌ µÉ °ÍÀÔ´Ï´Ù.
¡´º£Å¸ ¸®´õ Áß¿¡¼¡µ
¡°ÀÌ Ã¥À» ÅëÇØ µö·¯´×À» °øºÎÇÏ¸é¼ Â÷±ÙÂ÷±Ù °³³äÀ» ½×¾Æ³ª°¡½Ã±æ ¹Ù¶ø´Ï´Ù. ¶Ç Ã¥¿¡ ¼Ò°³µÈ Kaggle(ij±Û)À̶ó´Â »çÀÌÆ®¸¦ ÅëÇØ ½¬¿î ½Ç½ÀÀ» º´ÇàÇÏ½Ã¸é ´õ¿í ÁÁÀ» °Í °°½À´Ï´Ù.¡±
¡°ÇÑ ¹øÂë µö·¯´×À» °øºÎÇغ¸°í ½Í¾úÀ¸³ª ¸¶¶¥ÇÑ ÀÔ¹® Ã¥À» ãÁö ¸øÇÏ¿´°Å³ª ±âȸ¸¦ °®Áö ¸øÇÑ ºÐµéÀÌ ÇнÀÇØ ³ª°¡±â ÁÁÀº µö·¯´× ÀÔ¹®¼ÀÔ´Ï´Ù. ¼±¹°À» ½×¾Æ ¿Ã¸± ¶§ µçµçÇÑ ±â¹ÝºÎÅÍ ¸¶·ÃÇØ¾ß ÇϵíÀÌ µö·¯´×À» óÀ½ °øºÎÇÒ ¶§ Àбâ ÁÁ½À´Ï´Ù.¡±
¡°ÄÚµùÀ» ¸ð¸£Áö¸¸ µö·¯´×À» ÀÌÇØÇÏ°í ½ÍÀº ºÐµéÀ» À§ÇØ Àß Â¥ÀÎ ±¸Á¶·Î ²Ä²ÄÇÑ ¼³¸íÀ» Á¦°øÇÕ´Ï´Ù. ½±°Ô Ç¥ÇöµÈ ¿ë¾îµé°ú ¼³¸íÀ¸·Î µö·¯´×À» ÀÌÁ¦ ½ÃÀÛÇϽ÷Á´Â ºÐµé¿¡°Ô Ãßõµå¸®´Â Ã¥ÀÔ´Ï´Ù.¡±
ºÎµúÄ¡¸ç ij±Û¿¡ µµÀüÀ» Çغ¸ÀÚ!
ÀΰøÁö´ÉÀÇ °¡Àå ±âº»ÀûÀÌ°í ´Ü¼øÇÑ ¸ðµ¨ÀÎ ¼±Çü ¸ðµ¨ºÎÅÍ ½ÃÀÛÇؼ ¼±Çü ¸ðµ¨ÀÇ °áÇÕÀÎ ½Å°æ¸Á ¸ðµ¨À» ¹è¿ì°í, ½Å°æ¸Á¿¡ º¯È¸¦ ÁØ CNN ¸ðµ¨°ú RNN ¸ðµ¨±îÁö ±âÃÊÀûÀÎ ¿¹Á¦ºÎÅÍ ½ÉÈ ¹®Á¦±îÁö ÄÚµùÀ» ÅëÇØ µö·¯´×ÀÇ ±âÃʸ¦ źźÈ÷ ´ÙÁú ¼ö ÀÖ½À´Ï´Ù.
¶ÇÇÑ ÀΰøÁö´É ¹®Á¦ÇØ°áÀ» À§ÇÑ ÁøÇà °úÁ¤À» ¹®Á¦ ºÐ·ù, ¸ðµ¨ ¼³Á¤, ¼º´É Çâ»ó µîÀÇ ´Ü°èº°·Î ¼³¸íÇÏ°í Á÷Á¢ ¹®Á¦ÇØ°áÀ» ÅëÇØ ½Ç·ÂÀ» Å°¿ï ¼ö ÀÖ½À´Ï´Ù.
Àü¹Ý¿¡ µé¾îÀÖ´Â ³»¿ëÀº ÀΰøÁö´ÉÀÇ ±â¿ø°ú ÀΰøÁö´ÉÀÌ ¹«¾ùÀÎÁö¸¦ »ìÆ캸°í ÀΰøÁö´ÉÀ¸·Î °¡´ÉÇÑ ÀϵéÀ» ¾Ë¾Æº¾´Ï´Ù. ±×¸®°í µö·¯´×ÀÌ ½ÇÁ¦ ¾î¶² °úÁ¤À» °ÅÄ¡´ÂÁö °³·«ÀûÀ¸·Î °¨À» ÀâÀ» ¼ö ÀÖ°Ô µµ¿ÍÁÝ´Ï´Ù. µö·¯´× ÇнÀ °úÁ¤À» ¾Ë¾ÆºÃ´Ù¸é ÀÌÁ¦ ÃÖÀûÈ °úÁ¤À» ¼ö½ÄÀ» ÅëÇØ ÀÚ¼¼ÇÏ°Ô »ìÆ캼 °ÍÀÔ´Ï´Ù.
ÈĹݿ¡´Â µö·¯´×À» ±¸¼ºÇÏ´Â ±âº» ´ÜÀ§ÀÎ ¼±Çü ¸ðµ¨¿¡ ´ëÇØ ¾Ë¾Æº¾´Ï´Ù. ±×¸®°í ¿ì¸®°¡ ¾Ë¾Æ¾ßÇÒ ÇÙ½É ¸ðµ¨¸µ °úÁ¤À» ¹è¿ö ³ª°¥ °ÍÀÔ´Ï´Ù. ÀÌ·¸°Ô ÇнÀÀ» ÇÏ¸é¼ ¹è¿î ³»¿ëÀ» È°¿ëÇØ 2 Á¾·ùÀÇ À̹ÌÁö ºÐ·ù °úÁ¦¿Í 2 Á¾·ùÀÇ ÀÚ¿¬¾î ó¸® °úÁ¦¸¦ Á÷Á¢ ÇØ°áÇغ¸°í ¼º´ÉÀ» Çâ»ó½ÃÄѺ¼ °ÍÀÔ´Ï´Ù.
ÀΰøÁö´ÉÀÌ ¼öÇÐÀ» ±âº»À¸·Î ÀÌ·ç¾îÁ® ÀÖ¾î ¸¹Àº ºÐµéÀÌ ¾î¶»°Ô Á¢±ÙÇØ¾ß ÇÒÁö ¸ð¸£´Â °ÍÀÌ ´ëºÎºÐÀÔ´Ï´Ù. ÀÌ Ã¥¿¡¼´Â ´©±¸³ª ½±°Ô ÀΰøÁö´ÉÀÇ ÀÛµ¿¿ø¸®¸¦ ÀÌÇØÇÒ ¼ö ÀÖµµ·Ï ÇϳªÇϳª ²Ä²ÄÈ÷ ¼³¸íÇØ ÁÖ°í ÀÖ½À´Ï´Ù. À¯Æ©ºê ¿µ»ó °ÀǸ¦ ÅëÇØ ÀúÀÚÀÇ ¼³¸íÀ» µè°í Ä«Æ並 ÀÌ¿ëÇÏ¿© ½ºÅ͵𸦠ÀÌ¾î ³ª°¥ ¼ö ÀÖ¾î µö·¯´×À» óÀ½ °øºÎÇÏ´Â ºÐµé¿¡°Ô µµ¿òÀÌ µÉ °ÍÀÔ´Ï´Ù.
¡´º£Å¸ ¸®´õ Áß¿¡¼¡µ
¡°ÀÌ Ã¥À» ÅëÇØ µö·¯´×À» °øºÎÇÏ¸é¼ Â÷±ÙÂ÷±Ù °³³äÀ» ½×¾Æ³ª°¡½Ã±æ ¹Ù¶ø´Ï´Ù. ¶Ç Ã¥¿¡ ¼Ò°³µÈ Kaggle(ij±Û)À̶ó´Â »çÀÌÆ®¸¦ ÅëÇØ ½¬¿î ½Ç½ÀÀ» º´ÇàÇÏ½Ã¸é ´õ¿í ÁÁÀ» °Í °°½À´Ï´Ù.¡±
¡°ÇÑ ¹øÂë µö·¯´×À» °øºÎÇغ¸°í ½Í¾úÀ¸³ª ¸¶¶¥ÇÑ ÀÔ¹® Ã¥À» ãÁö ¸øÇÏ¿´°Å³ª ±âȸ¸¦ °®Áö ¸øÇÑ ºÐµéÀÌ ÇнÀÇØ ³ª°¡±â ÁÁÀº µö·¯´× ÀÔ¹®¼ÀÔ´Ï´Ù. ¼±¹°À» ½×¾Æ ¿Ã¸± ¶§ µçµçÇÑ ±â¹ÝºÎÅÍ ¸¶·ÃÇØ¾ß ÇϵíÀÌ µö·¯´×À» óÀ½ °øºÎÇÒ ¶§ Àбâ ÁÁ½À´Ï´Ù.¡±
¡°ÄÚµùÀ» ¸ð¸£Áö¸¸ µö·¯´×À» ÀÌÇØÇÏ°í ½ÍÀº ºÐµéÀ» À§ÇØ Àß Â¥ÀÎ ±¸Á¶·Î ²Ä²ÄÇÑ ¼³¸íÀ» Á¦°øÇÕ´Ï´Ù. ½±°Ô Ç¥ÇöµÈ ¿ë¾îµé°ú ¼³¸íÀ¸·Î µö·¯´×À» ÀÌÁ¦ ½ÃÀÛÇϽ÷Á´Â ºÐµé¿¡°Ô Ãßõµå¸®´Â Ã¥ÀÔ´Ï´Ù.¡±