이미지 처리 딥러닝(3)

 

• 머신러닝의 특징

-  머신러닝은 Supervised Learning과 Unsupervised Learning으로 나뉨.
  ㄴ Supervised Learning (지도학습) : 해답과 데이터를 가지고 규칙을 찾아내는 일.
  ㄴ Supervised Learning은 정해진 해답과 데이터를 주고 규칙을 찾아내는 일.
  ㄴ 라벨링된 이미지 데이터셋을 가지고 학습시킨다라는 것은 Supervised Learning이며 학습 시키는 과정은 다음과 같음.

  ㄴ 해답 : 고양이다 / 아니다
  ㄴ 데이터 : 고양이사진들, 강아지 사진들
  ㄴ 규칙 : 고양이의 귀모양, 고양이의 눈 모양, 입, 생김새등등의 Feature들을 파악

- Unsupervised Learning (비지도학습) : 데이터만을 가지고 규칙을 찾아내는 일.
  ㄴ 자율학습을 의미 → 라벨링되지 않은 데이터를 Grouping하는 일.

- 딥러닝 개념이 생겨나게 된 이유
  ㄴ 머신러닝에서 Classification(분류)문제를 해결하는 것을 목표로 하고 있음.
       어떻게 하면 더욱더 정확하게 분류할 수 있을까?라는 것에서 시작한다고 생각하면 됨.