MachineLeraning
창원대학교 정보통신공학과20113259 이보영
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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