Day: March 16, 2019

MnasNet: Platform-Aware Neural Architecture Search for Mobile

그동안 CNN(Convolutional Neural Networks)은 이미지 분류, 얼굴 인식, 개체 탐지 등의 다양한 영역에서 널리 사용되었습니다. 안타깝게도 모바일 기기에 맞게 CNN을 설계하기는 어렵습니다. 모바일 모델은 작고 빠르면서도 정확해야 하기 때문입니다. MobileNet이나 MobileNetV2처럼 모바일 모델을 설계하고 개선하기 위한 노력이 많이 있었지만, 고려해야 할 잠재적 사항이 너무 많기 때문에 여전히 효율적인 모델을 수동으로 만들기는 어렵습니다. 최근 AutoML 신경 아키텍처 탐색의 발전에서 영감을 […]

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Customer Shopping Pattern Prediction:A Recurrent Neural Network Approach

이 논문의 핵심은 고객 마케팅 분석시 흔히 사용하는 RFM(Receny, Frequency, Monetary) 기반의 분석 방법과 Deep Learning 에서 시계열에 효과적이라고 알려진 RNN 을 접목하는 아이디어로 시작한다. 기존에도 마케팅 모델에 Deep Deep Learning을 적용하고자 하는 연구는 있었지만, Fully Connected Network 형태로 활용하여, 시간을 독립적인 인풋 데이터로 활용하였다는 한계가 있다. 그래서 RNN 을 적용해 보겠다는 이야기. Iput 은 […]

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환율 예측 알고리즘 접근법

외환 환전 시스템의 아키텍처는 위와 같다.

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