본 발명 의 실시 예 들 에 따른 러닝 프로세서 ( 1670 ) 는 프로세서 ( 1640 ) 와 통신 가능 하 도록 연결 될 수 있 으며 , 훈련 데이터 를 이용 하 여 인공 신경망 으로 구성 된 모델 을 반복 적 으로 학습 시킬 수 있 다 . 인공 신경망 은 생물학 적 뉴런 의 동작 원리 와 뉴런 간 의 연결 관계 를 모델링 한 것 으로 노드 ( node ) 또는 처리 요소 ( processing element ) 라고 하 는 다수 의 뉴런 들 이 레이어 ( layer ) 구조 의 형태 로 연결 된 정보 처리 시스템 이 다 . 인공 신경망 은 기계 학습 에서 사용 되 는 모델 로써 , 기계 학습 과 인지 과학 에서 생물학 의 신경망 ( 동물 의 중추 신경 계 중 특히 뇌 ) 에서 영감 을 얻 은 통계학 적 학습 알고리즘 이 다 . 기계 학습 은 머신 러닝 ( Machine Learning ) 과 혼용 되 어 사용 될 수 있 다 . 머신 러닝 은 인공지능 ( Artificial Intelligence , AI ) 의 한 분야 로 , 컴퓨터 에 명시 적 인 프로그램 없이 배울 수 있 는 능력 을 부여 하 는 기술 이 다 . 머신 러닝 은 경험 적 데이터 를 기반 으로 학습 을 하 고 예측 을 수행 하 고 스스로 의 성능 을 향상 시키 는 시스템 과 이 를 위한 알고리즘 을 연구 하 고 구축 하 는 기술 이 다 . 따라서 본 발명 의 실시 예 들 에 따른 러닝 프로세서 ( 1670 ) 는 인공 신경망 을 반복 학습 시킴 으로서 , 인공 신경망 의 최적 화 된 모델 파라미터 들 을 결정 하 여 새로운 입력 데이터 에 대하 여 결과 값 을 추론 할 수 있 다 . 따라서 러닝 프로세서 ( 1670 ) 는 사용 자 의 디바이스 사용 히스토리 정보 를 기반 으로 사용 자 의 디바이스 사용 패턴 을 분석 할 수 있 다 . 또한 , 러닝 프로세서 ( 1670 ) 는 데이터 마이닝 , 데이터 분석 , 지능 형 의사 결정 , 및 기계 학습 알고리즘 및 기술 을 위해 이용 될 정보 를 수신 , 분류 , 저장 및 출력 하 도록 구성 될 수 있 다 .