지난 포스팅에서 컴퓨터 비전의 과거와 CNN(Convolution Neural Network)의 구성 요소, 퍼셉트론, 합성곱층에 대해 알아보았습니다. 합성곱층과 함께 풀링, 활성화 함수, 드랍아웃 등 다양한 요소를 활용한다면 모델의 성능을 더욱 향상시킬 수 있습니다. 오늘 포스팅에서는 CNN에서 사용될 수 있는 다양한 기법들과 함께 CNN의 학습이 어떤 방식으로 이루어지는지 살펴보도록 하겠습니다. 1. CNN의 구성요소 <그림
Los modelos analíticos de cliente son utilizados por las empresas para mejorar el conocimiento sobre su público objetivo, necesidades, comportamientos y, en general, anticipar sus movimientos. La utilización de esta información en modelos analíticos nos permitirá descubrir patrones de comportamiento en los clientes. Una vía de optimizar los modelos
No creo que ninguno de los lectores de este post llegue a sorprenderse si les contamos que en SAS estamos al 100% comprometidos con el mundo académico. No obstante, hace casi medio siglo que nuestra compañía nació precisamente en las aulas de una universidad, la de Carolina del Norte. Desde
