‘ 사람 처럼 손 글씨 를 학습 하 는 컴퓨터 ' 머신 러닝 연구 결과 - ITWorld Korea 
 머신 러닝 에서 컴퓨터 가 새로운 개념 을 익히 게 하 는 것 은 아직 은 무척 비 효율 적 인 과정 이 며 때로 훈련 을 위해 수많 은 표본 이 필요 하 기 도 하 다 . 그러나 지난 금요일 뉴욕 대학 을 비롯 여러 연구 진이 발표 한 한 조사 결과 가 사이언스 지에 발표 돼 진전 을 보였 다 . 
 이 연구 는 새로운 예시 에 기반 해 학습 과정 을 단축 하 고 인간 의 지식 습득 및 적용 과정 과 조금 더 유사 하 게 만드 는 것 이 목표 로 하 며 , 베 이시언 프로그램 학습 모델 ( BPL ) 을 개발 하 고 컴퓨터 에 필기체 글씨 를 인식 하 는 법 을 가르쳤 다 . 
 일반 적 인 패턴 인식 알고리즘 은 픽셀 배열 이나 특징 집합 으로 개념 을 나타낸다 . BPL 은 알고리즘 , 즉 이 실험 의 경우 에 는 샘플 문자 에 제공 된 데이터 를 ‘ 설명 ’ 하 는 것 에 주안 을 두 고 학습 에 접근 했 다 . 컴퓨터 프로그램 과 알고리즘 이 컴퓨터 가 시각 적 으로 인식 하 는 글자 를 생성 하 기 위해 코드 를 만들 면서 자체 적 으로 프로그램 한다 . 또 , 컴퓨터 는 주어진 문자 를 각기 다른 사용 자 들 이 그리 는 다양 한 방식 을 인식 할 수 있 다 . 
 이 알고리즘 학습 을 통해 컴퓨터 가 시각 적 튜링 테스트 에 통과 했 다는 것 은 무척 놀라운 결과 다 . 특히 연구자 들 이 사람 과 컴퓨터 에게 각각 단일 샘플 을 보여준 이후 그 문자 를 필기체 로 따라 쓰 게 했 을 때 , 인간 과 컴퓨터 로 이뤄진 피험자 일부 는 이전 에 보여준 방식 에서 완전히 새로운 글자 를 만들 어 냈 고 , 인간 의 눈 으로 는 어느 것 이 컴퓨터 가 따라 쓴 글씨 이 고 어느 것 이 사람 이 쓴 글씨 인지 분간 할 수 없 었 다 . 
 연구자 들 은 학습 모델 을 산스크리트 문자 , 티벳 문자 , 구자라트 문자 , 글라골 루 문자 , 심지어 는 TV 시리즈 ‘ 퓨처라마 ’ 에 등장 하 는 가상 문자 까지 50 개 필기 시스템 의 1 , 600 가지 이상 의 손 글씨 문자 에 적용 했 다 . 
 연구 에 참여 한 토론토 대학 살라 쿠디 노프 교수 는 “ 새로운 개념 을 익힐 때 인간 처럼 짧 은 학습 시간 이 필요 한 머신 러닝 프로세스 를 구현 하 는 것 은 무척 어렵 다 . 인간 의 학습 능력 을 복제 하 는 것 은 머신 러닝 , 통계 , 컴퓨터 비전 , 인지 과학 을 연결 하 는 흥미진진 한 연구 영역 ” 이 라고 밝혔 다 . editor @ itworld . co . kr 
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