이 연구는 딥러닝의 기본 개념과 다양한 딥러닝 모델 유형, 대표적인 합성곱 신경망 아키텍처를 소개한다. 이어서 컴퓨터 비전, 자연어 처리, 시계열 분석, 유비쿼터스 컴퓨팅 분야에서 최신 딥러닝 모델의 발전 동향을 자세히 다룬다.
컴퓨터 비전 분야에서는 이미지 분류, 객체 탐지, 이미지 분할 등 다양한 과제에 대한 딥러닝 모델의 혁신적인 성과를 소개한다. 자연어 처리 분야에서는 언어 모델, 기계 번역, 대화 시스템 등의 최신 딥러닝 기술을 다룬다. 시계열 분석 분야에서는 시계열 예측, 이상 탐지, 시계열 분류 등의 문제에 대한 딥러닝 모델의 적용 사례를 살펴본다. 마지막으로 유비쿼터스 컴퓨팅 분야에서는 센서 데이터 분석, 상황 인지, 에너지 관리 등의 응용 사례를 소개한다.
각 분야에서 딥러닝 모델의 핵심 특징과 문제 해결 접근법을 자세히 설명하여, 향후 연구자들이 딥러닝 기술을 더욱 발전시키고 복잡한 문제를 해결하는 데 도움이 되고자 한다.
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by Mohd Halim M... at arxiv.org 03-27-2024
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