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머신러닝(Machine Learning) : 훈련 데이터를 학습기에 넣어 학습모델을 만들고 처리를 수행하는 기술 VS 순차적학습(Sequential Learning) 그동안의 학습방식은 가설을 세우고 이를 검증하는 연역적 방법(ex. 순차적학습(Sequential Learning))이 주를 이뤘다. 판정하고자 하는 이미지의 특징을 사람이 정의한 규칙(rule based)의 프로그램으로 처리를 수행한다. 이에 비해 머신러닝은 귀납적 방법을 사용한다. 데이터를 쌓아 이를 통해 학습모델을 생성하고 처리를 수행한다. 머신러닝 분류 지도학습(Supervised Learning) 데이터와 함께 정답을 학습하여 다른 데이터의 답을 예측 (ex. 회귀, 분류) 비지도학습(Unsupervised Learning) 데이터..