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12 changes: 6 additions & 6 deletions _posts/2015-07-20-awesome.md
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Expand Up @@ -5,24 +5,24 @@ title: Awesome 자료 모음 웹페이지

[Team AI Korea](http://aikorea.org/) 멤버들이 심혈을 기울여 작업한 자료 모음 웹페이지 3종입니다. 아래 사이트들은 미국 유명 대학의 교수님도 이번 가을 학기 딥러닝 수업에 활용하겠다고 연락한 바 있었고, 현재도 꾸준히 업데이트되고 있습니다.

### 1. [Awesome-RNN](http://jiwonkim.org/awesome-rnn/)
### 1. [Awesome-RNN](http://kjw0612.github.io/awesome-rnn/)

![awesome-rnn-main](https://github.com/aikorea/aikorea.github.io/blob/draft/images/awesome_rnn_main.png?raw=true)

최근 RNN (recurrent neural network) 기반 딥러닝 기술이 인공지능 전반 (비전, 로보틱스, 자연어처리 등) 에 걸쳐서 사용되고 있고, 특히 자연어처리 분야 (기계번역, 질의응답) 에서 각광받기 시작하였습니다. [Awesome-RNN](http://jiwonkim.org/awesome-rnn/)은 RNN의 모든것 (코드, 렉쳐, 논문 등) 을 일목요연하게 정리하였습니다. 웹페이지를 처음 공개할 때보다 더 다양한 분야에 대한 코드 및 연구 논문들이 업데이트되었고, [Stanford NLP Group 트위터](https://twitter.com/stanfordnlp/status/640655898579308545)에도 최근에 소개된 적이 있습니다.
최근 RNN (recurrent neural network) 기반 딥러닝 기술이 인공지능 전반 (비전, 로보틱스, 자연어처리 등) 에 걸쳐서 사용되고 있고, 특히 자연어처리 분야 (기계번역, 질의응답) 에서 각광받기 시작하였습니다. [Awesome-RNN](http://kjw0612.github.io/awesome-rnn/)은 RNN의 모든것 (코드, 렉쳐, 논문 등) 을 일목요연하게 정리하였습니다. 웹페이지를 처음 공개할 때보다 더 다양한 분야에 대한 코드 및 연구 논문들이 업데이트되었고, [Stanford NLP Group 트위터](https://twitter.com/stanfordnlp/status/640655898579308545)에도 최근에 소개된 적이 있습니다.

### 2. [Awesome-Deep-Vision](http://jiwonkim.org/awesome-deep-vision/)
### 2. [Awesome-Deep-Vision](http://kjw0612.github.io/awesome-deep-vision/)

![awesome-deep-vision-main](https://github.com/aikorea/aikorea.github.io/blob/draft/images/awesome_deep_vision_main.png?raw=true)

딥러닝 기술이 가장 두각을 나타낸건, CNN기반 기술의 영상 내 물체 인식 정확도가 모든 다른 방법들을 매우 큰 격차로 꺾으며 시작되었다고들 생각하고 있습니다. [Awesome-Deep-Vision](http://jiwonkim.org/awesome-deep-vision/)은 컴퓨터 비전 내 딥러닝에 관하여 정리하였습니다. 다양한 문제들에 딥러닝 기법들이 어떻게 활용되고 있는지를 최신 연구 논문까지 확인하실 수 있습니다. 컴퓨터 비전 분야에서 굉장히 유명한 [Tomasz Malisiewicz의 트위터](https://twitter.com/quantombone/status/615565681321447425)에도 소개된 바 있습니다.
딥러닝 기술이 가장 두각을 나타낸건, CNN기반 기술의 영상 내 물체 인식 정확도가 모든 다른 방법들을 매우 큰 격차로 꺾으며 시작되었다고들 생각하고 있습니다. [Awesome-Deep-Vision](http://kjw0612.github.io/awesome-deep-vision/)은 컴퓨터 비전 내 딥러닝에 관하여 정리하였습니다. 다양한 문제들에 딥러닝 기법들이 어떻게 활용되고 있는지를 최신 연구 논문까지 확인하실 수 있습니다. 컴퓨터 비전 분야에서 굉장히 유명한 [Tomasz Malisiewicz의 트위터](https://twitter.com/quantombone/status/615565681321447425)에도 소개된 바 있습니다.

### 3. [Awesome-Random-Forest ](http://jiwonkim.org/awesome-random-forest/)
### 3. [Awesome-Random-Forest ](http://kjw0612.github.io/awesome-random-forest/)

![awesome-rf-main](https://github.com/aikorea/aikorea.github.io/blob/draft/images/awesome_rf_main.png?raw=true)

미디어에서는 딥러닝을 많이 다루고 있지만, 머신러닝 커뮤니티에서는 여전히 Random Forest에 대한 연구/개발이 활발합니다. 데이터 분석 대회인 Kaggle에서도 Random Forest 기반 방법이 자주 우승한 바 있습니다.
특히, 데이터가 적을때 유리한 측면을 많이 갖고 있습니다. 자세한 정보는 [Awesome-Random-Forest](http://jiwonkim.org/awesome-random-forest/)에서 확인해 보세요.
특히, 데이터가 적을때 유리한 측면을 많이 갖고 있습니다. 자세한 정보는 [Awesome-Random-Forest](http://kjw0612.github.io/awesome-random-forest/)에서 확인해 보세요.

### 4. [Awesome-Reinforcement-Learning](http://aikorea.org/awesome-rl/)

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