๋จธ์ ๋ฌ๋์ ๋ค๊ฐ์ง ๋ถ๋ฅ
์ง๋ ํ์ต(supervised learning)
์ํ ๋ฐ์ดํฐ๊ฐ ์ฃผ์ด์ง๋ฉด ์๊ณ ์๋ ํ๊ฒ(annotation)์ ์ ๋ ฅ ๋ฐ์ดํฐ๋ฅผ ๋งคํํ๋ ๋ฐฉ๋ฒ์ ํ์ต
- OCR
- ์์ฑ์ธ์
- Image Classification
- ์ธ์ด๋ฒ์ญ
๋ฑ๋ฑ ๊ฑฐ์ ๋ชจ๋ ์ ํ๋ฆฌ์ผ์ด์ ์ด ์ด ๋ฒ์ฃผ์ ์ํจ
๋๋ถ๋ถ ๋ถ๋ฅ์ ํ๊ท๋ก ๊ตฌ์ฑ๋์ง๋ง ๋ค์๊ณผ ๊ฐ์ ํน์ดํ ๋ณ์ข ๋ ๋ง๋ค.
- ์ํ์ค ์์ฑ(squence generation) : ์ฌ์ง์ด ์ฃผ์ด์ง๋ฉด ์ด๋ฅผ ์ค๋ช ํ๋ ์บก์ ์ ์์ฑ. ์ํ์ค ์์ฑ์ ์ผ๋ จ์ ๋ถ๋ฅ ๋ฌธ์ ๋ก ์ฌ๊ตฌ์ฑํ ์ ์์.
- ๊ตฌ๋ฌธ ํธ๋ฆฌ(syntax tree) ์์ธก : ๋ฌธ์ฅ์ด ์ฃผ์ด์ง๋ฉด ๋ถํด๋ ๊ตฌ๋ฌธ ํธ๋ฆฌ๋ฅผ ์์ธก.
- ๋ฌผ์ฒด ๊ฐ์ง(object detection) : ์ฌ์ง์ด ์ฃผ์ด์ง๋ฉด ์ฌ์ง ์์ ํน์ ๋ฌผ์ฒด ์ฃผ์์ ๊ฒฝ๊ณ ์์(bounding box)๋ฅผ ๊ทธ๋ฆผ.
์์์ ๋ด์ฉ์ ๋ถ๋ฅํ๋ ๋ฌธ์ ๋ก ํํ๋๊ฑฐ๋, ๊ฒฝ๊ณ ์์์ ์ขํ๋ฅผ ๋ฒกํฐ ํ๊ท๋ก ์์ธกํ๋ ํ๊ท์ ๋ถ๋ฅ๊ฐ ๊ฒฐํฉ๋ ๋ฌธ์ ๋ก ํํํ ์ ์์. - ์ด๋ฏธ์ง ๋ถํ (image segmentation) : ์ฌ์ง์ด ์ฃผ์ด์ก์ ๋ ํฝ์ ๋จ์๋ก ํน์ ๋ฌผ์ฒด์ ๋ง์คํน(masking)์ ํจ.
๋น์ง๋ ํ์ต(unsupervised learning)
์ด๋ค ํ๊ฒ๋ ์ฌ์ฉํ์ง ์๊ณ ์
๋ ฅ ๋ฐ์ดํฐ์ ๋ํ ํฅ๋ฏธ๋ก์ด ๋ณํ์ ์ฐพ๋๋ค.
๋ฐ์ดํฐ ์๊ฐํ, ๋ฐ์ดํฐ ์์ถ, ๋ฐ์ดํฐ์ ๋
ธ์ด์ฆ ์ ๊ฑฐ, ๋ฐ์ดํฐ์ ์๋ ์๊ด๊ด๊ณ๋ฅผ ๋ ์ ์ดํดํ๊ธฐ์ํด ์ฌ์ฉ.
๋ฐ์ดํฐ ๋ถ์์์ ์ฃผ๋ก ์ฌ์ฉํ๋ฉฐ ์ง๋ ํ์ต ๋ฌธ์ ๋ฅผ ํ๊ธฐ ์ ์ ํ์์ ์ผ๋ก ๊ฑฐ์น๋ ๋จ๊ณ.
**์ฐจ์ ์ถ์(dimensionality reduction)**์ **๊ตฐ์ง(clustering)**์ด ๋น์ง๋ ํ์ต์์ ์ ์๋ ค์ง ๋ฒ์ฃผ
์๊ธฐ ์ง๋ ํ์ต(self-supervised learning)
์ง๋ ํ์ต์ ํน๋ณํ ๊ฒฝ์ฐ์ด์ง๋ง ๋ณ๋์ ๋ฒ์ฃผ๋ก ํ ๋งํผ ์ถฉ๋ถํ ๋ค๋ฆ.
์ง๋ ํ์ต์ด์ง๋ง ์ฌ๋์ด ๋ง๋ ๋ ์ด๋ธ์ ์ฌ์ฉํ์ง ์์.
์ฆ ํ์ต ๊ณผ์ ์ ์ฌ๋์ด ๊ฐ์
ํ์ง ์๋ ์ง๋ ํ์ต์ด๋ผ๊ณ ์๊ฐํ ์ ์์.
๋ ์ด๋ธ์ ํ์ํ์ง๋ง ๋ณดํต ๊ฒฝํ์ ์ธ ์๊ณ ๋ฆฌ์ฆ(heuristic algorithm)์ ์ฌ์ฉํด์ ์
๋ ฅ ๋ฐ์ดํฐ๋ก๋ถํฐ ์์ฑ
- ์คํ ์ธ์ฝ๋(autoencoder)
- ์ง๋ ํ๋ ์์ด ์ฃผ์ด์ก์ ๋ ๋น๋์ค์ ๋ค์ ํ๋ ์์ ์์ธก
- ์ด์ ๋จ์ด๊ฐ ์ฃผ์ด์ก์ ๋ ๋ค์ ๋จ์ด๋ฅผ ์์ธกํ๋ ๊ฒ
๊ฐํ ํ์ต(reinforcement learning)
๊ฐํ ํ์ต์์ ์์ด์ ํธ(agent)๋ ํ๊ฒฝ์ ๋ํ ์ ๋ณด๋ฅผ ๋ฐ์ ๋ณด์์ ์ต๋ํํ๋ ํ๋์ ์ ํํ๋๋ก ํ์ต๋๋ค.
- ์ํ๋ฆฌ
- ์ํ๊ณ
- ์์จ ์ฃผํ ์๋์ฐจ
- ์์ ๊ด๋ฆฌ
- ๊ต์ก
๋ถ๋ฅ์ ํ๊ท์์ ์ฌ์ฉํ๋ ์ฉ์ด
- ์ํ ๋๋ ์ ๋ ฅ : ๋ชจ๋ธ์ ์ฃผ์ ๋ ํ๋์ ๋ฐ์ดํฐ ํฌ์ธํธ.
- ์์ธก ๋๋ ์ถ๋ ฅ : ๋ชจ๋ธ๋ก๋ถํฐ ๋์ค๋ ๊ฐ.
- ํ๊น : ์ ๋ต, ์ธ๋ถ ๋ฐ์ดํฐ ์์ค์ ๊ทผ๊ฑฐํ์ฌ ๋ชจ๋ธ์ด ์๋ฒฝํ๊ฒ ์์ธกํด์ผํ๋ ๊ฐ.
- ์์ธก ์ค์ฐจ ๋๋ ์์ค ๊ฐ : ๋ชจ๋ธ์ ์์ธก๊ณผ ํ๊ฒ ์ฌ์ด์ ๊ฑฐ๋ฆฌ๋ฅผ ์ธก์ ํ ๊ฐ.
- ํด๋์ค : ๋ถ๋ฅ ๋ฌธ์ ์์ ์ ํํ ์ ์๋ ๊ฐ๋ฅํ ๋ ์ด๋ธ์ ์งํฉ.
์๋ฅผ ๋ค์ด ๊ณ ์์ด์ ๊ฐ์์ง ์ฌ์ง์ ๋ถ๋ฅํ ๋ ํด๋์ค๋ โ๊ณ ์์ดโ, โ๊ฐ์์งโ 2๊ฐ์ด๋ค. - ๋ ์ด๋ธ : ๋ถ๋ฅ ๋ฌธ์ ์์ ํด๋์ค ํ ๋น์ ๊ตฌ์ฒด์ ์ธ ์ฌ๋ก.
์๋ฅผ ๋ค์ด ์ฌ์ง1์ โ๊ฐ์์งโํด๋์ค๊ฐ ๋ค์ด ์๋ค๊ณ ํ์ํ๋ค๋ฉด โ๊ฐ์์งโ๋ ์ฌ์ง1์ ๋ ์ด๋ธ์ด ๋๋ค. - ์ฐธ ๊ฐ(ground-truth) ๋๋ ๊ผฌ๋ฆฌํ(annotation) : ๋ฐ์ดํฐ ์ ์ ๋ํ ๋ชจ๋ ํ๊ฒ, ์ผ๋ฐ์ ์ผ๋ก ์ฌ๋์ ์ํด ์์ง.
- ์ด์ง ๋ถ๋ฅ : ๊ฐ ์ ๋ ฅ ์ํ์ด 2๊ฐ์ ๋ฐฐํ์ ์ธ ๋ฒ์ฃผ๋ก ๊ตฌ๋ถ๋๋ ๋ถ๋ฅ ์์ .
- ๋ค์ค ๋ถ๋ฅ : ๊ฐ ์
๋ ฅ ์ํ์ด 2๊ฐ ์ด์์ ๋ฒ์ฃผ๋ก ๊ตฌ๋ถ๋๋ ๋ถ๋ฅ ์์
.
์๋ฅผ ๋ค์ด ์๊ธ์จ ์ซ์ ๋ถ๋ฅ๋ฅผ ๋งํ๋ค. - ๋ค์ค ๋ ์ด๋ธ ๋ถ๋ฅ : ๊ฐ ์
๋ ฅ ์ํ์ด ์ฌ๋ฌ ๊ฐ์ ๋ ์ด๋ธ์ ํ ๋น๋ ์ ์๋ ๋ถ๋ฅ ์์
.
์๋ฅผ ๋ค์ด ํ๋์ ์ด๋ฏธ์ง์ ๊ณ ์์ด์ ๊ฐ์์ง๊ฐ ๋ชจ๋ ๋ค์ด ์์ ๋๋ โ๊ณ ์์ดโ ๋ ์ด๋ธ๊ณผ โ๊ฐ์์งโ ๋ ์ด๋ธ์ ๋ชจ๋ ํ ๋นํด์ผ ํจ. - ์ค ์นผ๋ผ ํ๊ท : ํ๊ฒ์ด ์ฐ์์ ์ธ ์ค์นผ๋ผ ๊ฐ์ธ ์์ . ์ฃผํ ๊ฐ๊ฒฉ ์์ธก์ด ์ข์ ์์ด๋ค.
- ๋ฒกํฐ ํ๊ท : ํ๊ฒ์ด ์ฐ์์ ์ธ ๊ฐ์ ์งํฉ์ธ ์์
. ์๋ฅผ ๋ค์ด ์ฐ์์ ์ธ ๊ฐ์ผ๋ก ์ด๋ฃจ์ด์ง ๋ฒกํฐ(์ด๋ฏธ์ง์ ์๋ ๊ฒฝ๊ณ ์์์ ์ขํ ๋ฑ)
์ฌ๋ฌ ๊ฐ์ ๊ฐ์ ๋ํ ํ๊ท๋ฅผ ํ๋ค๋ฉด ๋ฒกํฐ ํ๊ท์ด๋ค. - ๋ฏธ๋ ๋ฐฐ์น ๋๋ ๋ฐฐ์น : ๋ชจ๋ธ์ ์ํด ๋์์ ์ฒ๋ฆฌ๋๋ ์๋์ ์ํ ๋ฌถ์(์ผ๋ฐ์ ์ผ๋ก 8๊ฐ์์ 128๊ฐ ์ฌ์ด).
์ํ ๊ฐ์๋ GPU์ ๋ฉ๋ชจ๋ฆฌ ํ ๋น์ด ์ฉ์ดํ๋๋ก 2์ ๊ฑฐ๋ญ์ ๊ณฑ์ผ๋ก ํ๋ ๊ฒฝ์ฐ๊ฐ ๋ง๋ค.
ํ๋ จํ ๋ ๋ฏธ๋ ๋ฐฐ์น๋ง๋ค ํ ๋ฒ์ฉ ๋ชจ๋ธ์ ๊ฐ์ค์น์ ์ ์ฉํ ๊ฒฝ์ฌ ํ๊ฐ๋ฒ ์ ๋ฐ์ดํธ ๊ฐ์ ๊ณ์ฐํ๋ค.