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슈퍼팩트분석

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슈퍼팩트분석 시스템

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서울대출신 분석가의 딥러닝 기술을 스카이로또 슈퍼팩트 분석 시스템에 적용, 특허출원을 하였습니다.

Q 스카이로또는 다른 분석사이트와 무엇이 다른가요?

스카이로또가 적용한 머신러닝(Machine Learning, 기계학습)은 컴퓨터 과학 중 인공지능의 한 분야로, 패턴인식과 컴퓨터 학습 이론의 연구로부터 진화한 분야입니다. 머신러닝은 경험적 데이터를 기반으로 학습을 하고 예측을 수행하고 스스로의 성능을 향상시키는 시스템과 이를 위한 알고리즘을 연구하고 구축하는 기술이라 할 수 있습니다. 머신러닝의 알고리즘들은 엄격하게 정해진 정적인 프로그램 명령들을 수행하는 것이라기보다, 입력 데이터를 기반으로 예측이나 결정을 이끌어내기 위해 특정한 모델을 구축하는 방식을 취합니다. 머신러닝은 명시적인 알고리즘을 설계하기 어렵거나 프로그래밍하기 어려운 작업들을 해결하기 위해 주로 사용됩니다. 대부분의 머신러닝 알고리 즘은 먼저 데이터가 생성한 잠재적인 메커니즘의 특징을 파악하여 복잡한 관계를 정량화한 후, 이 식별된 패턴을 사용하여 새로운 데이터에 대한 예측을 실시합니다. 머신러 닝은 데이터로부터 유용한 규칙, 지식 표현 혹은 판단 기준 등을 추출한다는 점에서 통계 및 수학적 최적화 문제와 관련이 깊다고 볼 수 있습니다.

Q 딥러닝(Deep Learning) 시스템이란?

스카이로또는 딥러닝(Deep Learning)시스템으로 머신러닝시스템을 한 단계 업그레이드 합니다. 딥러닝이란, 머신러닝의 한 분야로 데이터를 컴퓨터가 처리 가능한 형태인 벡터나 그래프 등으로 표현하고 이를 학습하는 모델을 구축하는 연구를 포함합니다. 얼굴이나 표정을 인식하는 등의 특정 학습 목표에 대해, 딥러닝은 학습을 위한 더 나은 표현 방법과 효율 적인 모델 구축에 초점을 맞춥니다. 딥러닝의 표현방법들 중 다수는 신경과학에서 영감을 얻었으며, 신경 시스템의 정보 처리나 통신 패턴에 기반을 두고 있습니다

딥러닝시스템은 1980년 후쿠시마 쿠니히토(Kunihito Fukushima)가 소개한 신경망인 네오코그니션(Neocognition)에 처음 등장하였습니다. 1989년에는 얀 러쿤(Yann LeCun)과 동료들이 신경망에 표준 역전파(backpropagation) 알고리즘을 적용한 연구를 수행하여 손으로 쓴 우편번호 인식에 성공하였으나, 신경망을 훈련시키는 데 대략 3일이나 소요되었기 때문에 실용화 단계에는 이르지 못하였습니다.

신경망 연구에 있어서의 첫 번째 문제는 지나치게 긴 학습 시간이었고, 두 번째는 입력된 훈련 데이터에 지나치게 편중되어 학습 결과가 일반성을 잃는 과적합(overfitting) 문제였습니다. 이러한 문제들로 인해 2000년까지는 신경망에 대한 연구보다 지지도 벡터 머신(support vector machine) 등의 단순한 머신 러닝이 인기를 얻었다고 합니다.

그러나 2006년 토론토대학교의 제프리 힌튼(Geoffrey Hinton)이 비감독(unsupervised) 학습을 이용한 전처리 과정을 다층 신경망에 추가하는 방법을 통해 다층망을 쌓아도 정확성을 해치지 않는 방법을 개발하고, 2012년 개선된 기법을 객체 인식에 적용하여 오류율을 기존 방식 대비 10% 가량 떨어뜨리면서 딥러닝이 다시 주목을 받기 시작하였습 니다. 2012년 스탠포드대학교의 앤드류 응(Andrew Ng) 교수와 제프 딘(Jeff Dean)이 이끄는 구글 브레인 팀은 클라우드 환경을 기반으로 방대한 양의 유튜브 비디오를 자동으로 분석하여, 그 중 고양이의 이미지를 찾아내는 데 성공하였습니다.

이와같은 머신러닝 시스템 내 딥러닝시스템으로 스카이로또는 로또 1회차 과거 당첨번호부터 최근의 당첨번호를 기반으로 한 데이터를 구축하고 이들 하나하나 간의 상호관계를 파악하는 모델을 생성하여, 다양한 패턴분석으로 당첨에 가까운 예상번호를 추출합니다.

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