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- DB 처리 기술은 분석프로그래밍으로 R 을 사용하고 있지만 중소기업 여건상 빅데이터 분석을 위,
해 프로그래밍 개발자를 채용하기에는 무리가 있다 그러나 파이썬 언어의 특성상 기초자도 조.
금만 공부한다면 수월하게 파이썬 응용이 가능해 진다 빅데이터 분석 언어로 파이썬이 사용되.
기 때문에 미래의 IOT 산업과 같은 융합하는 DB 처리 기술은 파이썬 개발에 대한 수요 역시 늘
어날 수 밖에 없다.

- 딥러닝

컴퓨터가 스스로 훈련하면서 패턴을 찾아내 분류하는 기술적 방식 기계학습, (Machine Learing)
이라는 방법이 고안된다 일일이 이렇게 하시오 저렇게 하시오. ‘ , .’ 식으로 프로그램에 미리 조건을
확인하고 명령을 해두는 방식이 아니라 다양한 상황에 대해 프로그램이 근사적인 판단을 내릴 수,
있도록 하는 것이다 쉽게 말하면 컴퓨터가 사람처럼 사고 하도록 만드는 기술이라고 할 수 있다. , .

딥러닝의 핵심은 분류를 통한 예측이다 수많은 데이터 속에서 패턴을 발견해 인간이 사물을 구.
분하듯 컴퓨터가 데이터를 나눈다 이 같은 분별 방식은 두 가지로 나뉜다. . ‘ 지도 학습(supervised
learning)’ 과 비지도 학습‘ (unsupervised learnimg)’ 이다 기존 기계학습 알고리즘은 대부분 지도.
학습에 기초한다 지도 학습 방식은 컴퓨터에 먼저 정보를 가르치는 방법이다. .

< 딥러닝의 활용 분야>
기술 기업이 딥러닝을 활용하는 분야는 주로 사진과 동영상 음성 정보를 분류하는 쪽이다 데이, .
터의 양이 풍부하고 정확성을 요구하기 때문이다, .

1) 구글은 지난 2012 년 앤드류 응 스탠포드대학교 교수와 함께 1 만 천개의 컴퓨터와6 10 억개 이
상의 신경네트워크를 구성해 심층신경네트워크(DNN) 를 구현한 바 있다 구글은. DNN 기술을
활용해 유튜브에 등록된 동영상 중에서 컴퓨터가 고양이를 영상에서 인식하도록 하는 데 성
공했다.

2) 페이스북도 딥러닝 기술을 적용해 딥페이스 라는 얼굴인식 알고리즘을‘ ’ 2014 년 3 월 개발했다.
이 알고리즘 개발을 주도한 조직이 얀 리쿤 교수가 이끌고 있는 인공지능 그룹이다 페이스북.
은 딥페이스 알고리즘으로 전세계 이용자의 얼굴을 인식하고 있다 인식 정확도는. 97.25% 로
인간 눈과 거의 차이가 없다 인간의 눈은. 97.53% 의 정확도를 지닌 것으로 알려졌다 페이스.
북은 이용자가 올린 이미지의 얼굴의 옆면만 봐도 어떤 이용자인지 판별해낼 수 있다, .

3) MS 도 딥러닝 기술로 재미있는 연구를 진행하는 중이다. MS 는 2014 년 7 월 개최한 ‘MS 리서
치 학술회의 2014’ 에서개 품종을 컴퓨터가 분류하는 딥러닝 기술을 공개했다 윈도우폰의 지.
능형 음성 비서 코르타나 와 연동해 사용자가 스마트폰으로 찍은 개 사진을 보고 컴퓨터가‘ ’
품종을 알려주는 기술이다. MS 리서치는 이 기술에 프로젝트 아담 이라는 이름을 붙였다 프‘ ’ .
로젝트 아담의 바탕이 되는 개 사진은 약 1400 만장 정도다. MS 는 구글이 소개한 DNN 기술

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