▣ 딥러닝(Deep Learning)이란
- 기계학습에 속한 여러가지 기법중 하나이다.
▣ 기계학습이 적용된 사례
1. 스팸 메일 필터
- 대량으로 수신된 이메일중 불필요한 이메일은 검출해내는 시스템
- 메일 내용이 스팸인지 아닌지를 자동으로 판별하며 판별작업에 기계학습을 사용한다.
2. 주가 예측
- 지금까지의 주가추이를 기반으로 향후 어떤 형태로 주가가 변하지를 예측한다.
3. 구매자 분류
- 온라인으로 쇼핑한 상품정보를 기반으로 유사한 상품을 구매한 사람끼리 여러그룹으로 분류하여 고객의 구매 경향을 쉽게 분석한다.
▣ 기계학습 이란
- 훈련 데이터를 학습기에 넣어 학습 모델을 만들고, 그 학습모델을 이용해 처리를 수행하는 기술이다.
▣ 학습기와 훈련 데이터란
- 규칙성이나 패턴을 찾아내는 장치이며 학습기에 기본이 되는 데이터를 넣어 규칙이나 패턴을 찾아내는것을 훈련 데이터라고 한다
▣ 기계학습을 이용한 처리
1. 학습기에 훈련 데이터를 넣어 학습 모델을 만들어내는 학습 처리
2. 학습모델을 이용해서 다양한 답을 얻는 판정 처리
▣ 학습 처리
1. 훈련 데이터로 사용할 이미지를 준비한다.
2. 훈련 데이터를 학습기에 넣어 학습모델을 만든다.
▣ 판정 처리
1. 이미의 이미지를 학습 모델에 입력한다.
2. 이미지에 찍힌 물체를 학습모델이 판정한다.
▣ 기계학습 방법
1. 데이터를 기준으로 지도학습과 비지도학습으로 분류하는 방법
* 지도학습에 의한 기계 학습 : 훈련데이터로 입력데이터와 지도학습 데이터를 쌍으로 학습기어에 넣고 기계학습을 실행한다
- 비지도학습에 의한 기계학습 : 훈련데이터로 입력데이터만 학습기에 넣어 기계학습을 실행한다.
