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인공지능과 학습(1216 손재현) - Coggle Diagram

- - - - 인간의 신경망 구조를 모방하여 컴퓨터로 처리할 수 있도록 구현한 것이다.
    - - 인공신경망을 실제로 구현한 연산장치이다.
  - - - 손실함수의 값이 최소가 되도록 가중치와 편향을 갱신하는 과정이다.
    - - 훈련 데이터를 잘 학습했는지 파악하는 함수로, 예측값과 실젯값과의 차이를 구하는 함수이다.
    - - 무작위로 설정된 초기 가중치의 값을 수정하며 아래 방향으로 일정 거리인 학습률만큼씩 이동한다.
  - - - 이미지 분류
      - 얼굴 인식
      - 객체 탐지
      - 이미지 생성
      - 자율주행 자동차
    - - 신용 평가
      - 사기 탐지
      - 투자 자문
      - 알고리즘 트레이닝
    - - 개인별 추천 시스템
      - 콘텐츠 필터링
    - - 질병 진단
      - 유전자 예측
      - 약물 발견
    - - 텍스트 생성
      - 챗봇
      - 지능형 개인 비서
      - 음성 인식
      - 감정 분석
      - 언어 번역
    - - 작물 모니터링
      - 해충 방제
- - - - 정보 보호
        
        선정하려는 데이터가 개인 정보를 포함하거나 저작권 침해의 문제가 없는지 살펴본다.
      - 데이터의 품질
        
        데이터의 정확성이나 데이터 제공자의 신뢰도가 떨어지는 데이터는 제외한다.
      - 수집 가능성
        
        수집할 방법이 없거나 수집하기 어려운 데이터는 피하고, 수집할 수 있는 데이터를 선정한다.
      - 데이터 수집 비용
        
        데이터를 수집하는 데 드는 비용을 고려하여 선정한다.
      - 문제 적합성
        
        해결하고자 하는 문제와 관련 있는 데이터인지 확인한다.
  - - - 필요한 속성에 대한 내용을 담고 있는 데이터인가?
      - 신뢰 가능한 최신의 데이터인가?
      - 편향되지 않은 데이터인가?
      - 기계 학습을 위해 충분한 양의 데이터인가?