Keywords: 고객 행태 예측; 합성곱 신경망; 딥러닝; 고객의 소리; Customer Behavior Prediction; Deep Learning; Convolution Neural Network(CNN); Voice of 컨벌루션 뉴럴 네트워크(CNN 또는 ConvNet)는 딥러닝에 가장 많이 사용되는 알고리즘 중 하나 여기에서 K는 네트워크가 예측할 수 있는 클래스의 수입니다. 모기 활동성 예측을 위해서는 기상 데이터와 모기 포집 량 데이터를 활용한다. RNN(Recurrent Neural Network) 알고리즘과 CNN(Convolutional Neural Network) 본 논문에서는 Stacked LSTM과 CNN(Convolution Neural Network)을 합친 복합 모델인 CNN-LSTM으로 미세먼지 예측 정확도 향상을 목표로 연구했다. 그리고 회귀(regression)는 가격이나 확률 같이 연속된 출력 값을 예측하는 것이 목적입니다. 이와는 달리 분류(classification)는 여러개의 클래스 중 하나의 클래스를 선택
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컨벌루션 뉴럴 네트워크(CNN 또는 ConvNet)는 딥러닝에 가장 많이 사용되는 알고리즘 중 하나 여기에서 K는 네트워크가 예측할 수 있는 클래스의 수입니다. 모기 활동성 예측을 위해서는 기상 데이터와 모기 포집 량 데이터를 활용한다. RNN(Recurrent Neural Network) 알고리즘과 CNN(Convolutional Neural Network) 본 논문에서는 Stacked LSTM과 CNN(Convolution Neural Network)을 합친 복합 모델인 CNN-LSTM으로 미세먼지 예측 정확도 향상을 목표로 연구했다. 그리고 회귀(regression)는 가격이나 확률 같이 연속된 출력 값을 예측하는 것이 목적입니다. 이와는 달리 분류(classification)는 여러개의 클래스 중 하나의 클래스를 선택
회귀(regression)는 가격이나 확률 같이 연속된 출력 값을 예측하는 것이 목적입니다. 이와는 달리 분류(classification)는 여러개의 클래스 중 하나의 클래스를 선택
컨벌루션 뉴럴 네트워크(CNN 또는 ConvNet)는 딥러닝에 가장 많이 사용되는 알고리즘 중 하나 여기에서 K는 네트워크가 예측할 수 있는 클래스의 수입니다. 모기 활동성 예측을 위해서는 기상 데이터와 모기 포집 량 데이터를 활용한다. RNN(Recurrent Neural Network) 알고리즘과 CNN(Convolutional Neural Network) 본 논문에서는 Stacked LSTM과 CNN(Convolution Neural Network)을 합친 복합 모델인 CNN-LSTM으로 미세먼지 예측 정확도 향상을 목표로 연구했다. 그리고 회귀(regression)는 가격이나 확률 같이 연속된 출력 값을 예측하는 것이 목적입니다. 이와는 달리 분류(classification)는 여러개의 클래스 중 하나의 클래스를 선택
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Keywords: 고객 행태 예측; 합성곱 신경망; 딥러닝; 고객의 소리; Customer Behavior Prediction; Deep Learning; Convolution Neural Network(CNN); Voice of 컨벌루션 뉴럴 네트워크(CNN 또는 ConvNet)는 딥러닝에 가장 많이 사용되는 알고리즘 중 하나 여기에서 K는 네트워크가 예측할 수 있는 클래스의 수입니다. 모기 활동성 예측을 위해서는 기상 데이터와 모기 포집 량 데이터를 활용한다. RNN(Recurrent Neural Network) 알고리즘과 CNN(Convolutional Neural Network) 본 논문에서는 Stacked LSTM과 CNN(Convolution Neural Network)을 합친 복합 모델인 CNN-LSTM으로 미세먼지 예측 정확도 향상을 목표로 연구했다. 그리고 회귀(regression)는 가격이나 확률 같이 연속된 출력 값을 예측하는 것이 목적입니다. 이와는 달리 분류(classification)는 여러개의 클래스 중 하나의 클래스를 선택
회귀(regression)는 가격이나 확률 같이 연속된 출력 값을 예측하는 것이 목적입니다. 이와는 달리 분류(classification)는 여러개의 클래스 중 하나의 클래스를 선택
모기 활동성 예측을 위해서는 기상 데이터와 모기 포집 량 데이터를 활용한다. RNN(Recurrent Neural Network) 알고리즘과 CNN(Convolutional Neural Network) 본 논문에서는 Stacked LSTM과 CNN(Convolution Neural Network)을 합친 복합 모델인 CNN-LSTM으로 미세먼지 예측 정확도 향상을 목표로 연구했다. 그리고 회귀(regression)는 가격이나 확률 같이 연속된 출력 값을 예측하는 것이 목적입니다. 이와는 달리 분류(classification)는 여러개의 클래스 중 하나의 클래스를 선택