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Lab/딥러닝(Deep Learning)

딥 러닝(Deep Learning)이란 무엇인가?

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▣ 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.


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