머신 러닝(Machine Learning) Platform

개요

인공 지능과 머신 러닝, 딥 러닝

인공 지능 ( Artificial Intelligence )

  1. 인공 지능이란 인간의 지능을 기계로 구현하는 것입니다.
  2. 인간의 감각과 사고력을 지닌 채 인간처럼 생각하는 지능과 유사한 특성을 가진 컴퓨터를 제작한다는 발상에서 출발하였습니다.

머신 러닝 (Machine Learning)

  1. 머신 러닝이란 인공 지능을 구현하는 구체적 접근 방식입니다.
  2. 머신 러닝은 기본적으로 알고리즘을 이용해 데이터를 분석하고, 분석을 통해 학습하며, 학습한 내용을 기반으로 판단이나 예측을 하는 것입니다.

딥 러닝 (Deep Learning)

  1. 딥 러닝 : 완전한 머신 러닝을 실현하는 기술입니다.
  2. 딥 러닝은 초기 머신 러닝 연구자들이 만들어 낸 또 다른 알고리즘인 인공 신경망(artificial neural network)에서 발전한 형태의 인공 지능으로,
    뇌의 뉴런과 유사한 정보 입출력 계층을 활용해 데이터를 학습하는 것입니다
BASIC
지도 러닝(supervised learning)의 주요 기법입니다. 자율 러닝(unsupervised learning)’의 주요 기법입니다.
일반화 선형 모델 (Generalized linear models, GLM)
의사결정 트리 (Decision trees)
랜덤 포레스트 (Random forests)
그래디언트 부스팅 머신 (Gradient boosting machine, GBM)
딥 러닝 (Deep learning)
클러스터링 (Clustering)
비정상 탐지 (Anomaly detection)
차원 축소 (Dimension reduction)


머신러닝 발전 과정

Deep Learning evolution

머신러닝의 발전과정 역사
머신 러닝(Machine Learning) Platform의 구현과 활용

머신 러닝 플랫폼의 구현

구현과 활용 도식표



활용분야

  1. 음성인식, 빅데이터, 신용평가 등
구현과 활용 도식표