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인공지능

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01인공지능 vs 머신러닝 vs 딥러닝

딥러닝의 등장으로 인해 머신러닝의 실용성은 강화됐고, 인공지능의 영역은 확장됐습니다.

(2019, 한규동) (2017, 이재현)

02딥러닝이란

  • 딥러닝 데이터를 군집화하거나 분류하는 데 사용하는 기술
    * 핵심 : 분류 및 학습을 통한 예측
    많은 데이터를 컴퓨터에 입력하고 비슷한 것끼리 분류하도록 하는 기술

03딥러닝 학습 효과

모아데이타의 PETAON Forecaster는 딥러닝 기술을 통해 향후 20분간의 데이터를 예측합니다.

04예측 모델 : 분류 > 학습 > 예측

충분한 학습 데이터가 확보되어야 정확한 예측이 가능합니다.
모아데이타의 PETAON Forecaster는 다음과 같이 데이터를 학습합니다.

  • 학습 데이터가 불충분한 경우는 동시간대 학습 데이터보다 다른 시간대의 유사 데이터를 더 활용하기 때문에 예측이 다소 부정확함
  • 학습 데이터가 충분한 경우는 동시간대 학습 데이터가 많이 확보되어 정확도가 향상됨