인공 신경망 은 광범위 한 기능 을 수행 하 도록 설계 되 고 훈련 될 수 있 으며 , 그 응용 기술 은 음성 인식 및 객체 인식 등 에 적용 될 수 있 다 . 이러 한 인공 신경망 은 일반 적 으로 대형 데이터베이스 로부터 많 은 양 의 학습 데이터 에 의해 학습 될수록 더욱 양호 한 성능 을 나타낼 수 있 다 . 특히 , 음성 과 같이 사용 자 마다 서로 다른 특징 을 갖 는 요소 를 인식 하 는 인공지능 모델 의 경우 , 전자 장치 사용 자 의 특성 이 포함 된 개인 학습 데이터 및 일반 사용 자 의 특성 이 포함 된 일반 학습 데이터 모두 에 의해 학습 될 필요 가 있 으므로 방대 한 학습 데이터 가 요구 된다 .