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독자적 뇌파 분류알고리즘 개발
딥브레인은 한국인의 뇌파는 물론 전세계인의 평균 뇌파 데이터를 기초로 하여 새로운 직업분류 체계를 독자적으로 구축하였습니다.
- 머신러닝
- 딥러닝
- 신경망 합성기술
- 뇌파데이터 필터링 기술
- 뇌파에 다른 음원 컨텐츠 제작
- 뇌파 특징 분류 알고리즘
- 뇌파 분석기술
- 신경망 처리기술
뇌파에 적용되는 인공지능 기술
4가지 핵심기술
뇌파 합성곱신경망
뇌파는 체외에서 측정할 수 있는 유일한 중추신경계의 생리적 마커입니다.
각성 뇌파검사
뇌파검사에서 렘수면,비렘수면을 구별하여 판독하는 기술은 시간이 오래걸린다.
머신러닝 분류모델
시간이 오래걸리고 다양한 기준을 동시에 작용하기 때문에 진보한 모델이 필요합니다.
CNN과 LSTM 모델
하이브리드 알고리즘을 통해 시계열 분석을 진행합니다.
학습능력 소프트웨어
배경뇌파의 리듬을 종합적으로 평가하여 솔루션을 제공합니다.
뇌파형 3D 맵핑 프로그램
뇌파분석을 통해 3차원 뇌맵핑 프로그램을 제공합니다.
시계열 이벤트 알고리즘
시계열에 따른 뇌파를 특정 이벤트가 발생하는 부분만 모델링 합니다.
대량의 데이터 신호처리
대량의 데이터처리를 일괄 자동처리 할 수 있는 프로그램을 제공합니다.
최적화된 주파수 정보
뇌파의 사이클을 분석하여 분석단위를 최적화 하였습니다.
순환신경망 뇌파분석
중학생 뇌파를 35만개를 분석하여 독립적 모델 구축
오류가 적은 전문성 확보
자동 뇌파분석 소프트웨어를 위해 학습능력 개선
주파수영역 레이어
시간영역의 데이터를 CNN을 활용하여 다중레이어 처리합니다.