MachineLeraning

창원대학교 정보통신공학과20113259 이보영

booo02@naver.com

INDEX

머신러닝 소개

활용 사례

머신러닝 학습 원리

결론

CONTENTS 정의

데이터 -> 패턴 분석 -> 미래 예측

Machine Learn-ing

= 기계 학습

CONTENTS 배경

빅데이터 ex) 유투브 = 매분 100 시간 분량의 동영상 업로드 N 드라이브 = 하루 평균 2000 만장의 사진 업로드

CONTENTS 기원

Arthur Samuel ( 아서 사무엘 , 1901 – 1990)

- 인공지능의 선구자

-1956 년 최초로 컴퓨터에 기계학습 도입

CONTENTS

* 방법

머신러닝 학습원리

CONTENTS

* 지도학습 (Supervised Learning)

머신러닝 학습원리

CONTENTS

* 자율학습 (Unsupervised Learning) = 비지도학습

머신러닝 학습원리

CONTENTS

동영상https://www.youtube.com/watch?

v=RUdVbcefzoI

CONTENTS 머신러닝 학습원리

* 정리

CONTENTS 활용

1. 영화 마이너리티 리포트

*Pre-Crime : 사전 범죄 예방

CONTENTS 활용

2. 독일 그룹 . 티센크루프

* 위험 데이터 실시간 파악

-> 위험 감지 시 자동으로 수리

-> 사고율 대폭 축소

CONTENTS 활용

3. 미국 전자상거래 Amazon

* 관심 제품 추천 서비스

* 탐색 시간 단축

CONTENTS 활용

4. 기타

- SNS 사용자의 마음을 분석하는 기술- 얼굴인식 프로젝트 ‘팬더’

- 검색어 자동완성기능

-의학 ( 암 진단 ), 통역 , 일기예보 , 주식시세 , 영화추천

CONTENTS 기계학습의 위험성과 우리의 과제

VS

- 머신러닝을 이용한 악용 사례 대비

-기계가 사람 역할을 대신 함으로 인한 일자리 부족 문제 해결

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