딥러닝 (Deep Learning)

딥러닝 (Deep Learning, DL)

 

DL은 ML의 한 방법으로, 학습 과정 동안 인공 신경망으로서 예시 데이터에서 얻은 일반적인 규칙을 독립적으로 구축(훈련)한다. 특히 비전 분야에서 신경망은 일반적으로 데이터와 예제 데이터에 대한 사전 정의된 결과와 같은 지도 학습을 통해 학습된다.

 

◦ limitations of explicit programming

- spam filter : 많은 규칙
- automatic driving : 규칙이 너무 많음

 

What is learning?

 

1. 지도 학습 (Supervised learning)

 

train set : labeled된 sample을 사용한 학습 

 

 

problem types in ML 

- image labeling : 태그 지정된 이미지에서 학습

- email spam filter : 레이블이 지정된(spam or ham) 전자 메일에서 학습

- predicting exam score : 이전 시험 점수 및 소요 시간

 

2. 비지도 (Unsupervised learning)

 

un-labeled 데이터 set

 

 

types in supervised learning

• 소요 시간을 기준으로 기말고사 점수 예측
- regression

• 소요 시간을 기준으로 합격 / 불합격
- binary classification

• 소요 시간에 따른 등급 (A, B, C, E, F)
- multi-label classification