AI

비아이매트릭스는 ML(machine learning)를 넘어 Deep Learning, Reinforcement Learning을 연구하고 있습니다. 간단히 말해 산업분야에 적용할 수 있는 DeepLearning을 고민중에 있습니다.

새로운 개념을 이해하기 위해 가장 쉽게 접근할 수 있는 참고 사이트는 다음과 같습니다.

http://karpathy.github.io/neuralnets/
https://brohrer.github.io/how_convolutional_neural_networks_work.html
http://www.wildml.com/2015/09/recurrent-neural-networks-tutorial-part-1-introduction-to-rnns/

마지막으로 강화 학습(RL)을 소개하면 다음과 같습니다.

강화 학습 전략은 세 가지 요소로 구성됩니다.
neural network가 기술 및 근본 지표를 사용하여 결정을 내리는 방법을 지정하는 정책(policy).
재화를 나쁜 것과 구별하는 보상(reward)(예 : 돈을 잃는 것과 잃는 것).
장기 목표를 지정하는 가치 함수(value function).

금융 시장 (및 게임 플레이)의 맥락에서 강화 학습 전략은 특히 유용합니다.

참고로 본사 DeepLearning 개발환경은 Keras+theano와 google tensorflow로 아직 검토 단계에 있습니다.