[Deep Learning] Supervised Learning(지도 학습)이란?

지금까지 대부분의 Neural Network를 통해 만들어진 경제적인 가치들은 Supervised Learning을 통해 계산이 되었다.

 

Supervised Learning에서 입력 x와 출력 y에 매핑되는 함수를 학습하려 한다.

Input(x)	Output(y)	Application
Home features	Price	Real Estate
Ad, user info	Click on ad? (0/1)	Online Advertising
Image	Object (1,...,1000)	Photo Tagging
Audio	Text transcript	Speech Recognition
English	Chinese	Machine Translation
Image, Radar info	Position of other cars	Autonomous Driving

• 부동산이나 온라인 광고 애플리케이션에서는 주로 Standard Neural Network이 사용
• 이미지 분야에서는 CNN(합성곱 신경망)을 주로 사용
• 음성은 주로 1차원의 시계열 데이터로 나타나는 시퀀스 데이터로 주로 RNN(순환 신경망)을 사용
• 언어는 조금 더 복잡한 RNN을 사용
• 이미지를 사용하는 자율주행은 CNN을 사용하기도 하고, 이미지 정보와는 다른 레이더 정보 같은 경우에는 더 복잡한 Hybrid Neural Network를 사용

Machine Learning 분야에서 구조적 데이터와 비구조적 데이터가 있음

• 구조적 데이터는 기본적으로 DB로 표현된 데이터를 말하는데, 예를 들어 주택 가격 예측에서 크기나 침실의 갯수 등을 열로 가진 이런 DB를 구조적 데이터라고 함
• 사용자가 광고를 클릭했는지 예측을 하는 경우도 구조적 데이터로, 사용자에 대한 나이 정보나 광고에 대한 정보들을 가지고 있고 y를 예측
• 비구조적 데이터는 음성 파일이나 이미지(픽셀)나 텍스트 데이터(단어)들이 있는데, 역사적으로 비구조적 데이터의 컴퓨터 작업이 훨씬 어려움
• 사람은 비구조적 데이터를 잘 이해하고, Neural Network 덕분에 컴퓨터들이 비구조적 데이터를 이해하는데 발전

- 끝 -

 

이 내용은 Andrew Ng 교수님의 강의를 수강하고 정리하였음