딥러닝을 이용한 MNIST 데이터 분류 값 예측

Prediction of MNIST Data Classification Using Deep Learning

최근 컴퓨터 비전이나 기계학습 분야에서 학습 데이터의 인식률을 높이기 위해 딥러닝을 활용한 다양한 연구들이 진행되고 있다. 본 논문에서는 기계학습에서 트레이닝, 테스트에 널리 사용되는 MNIST 필기체 숫자 데이터 세트를 이용하여 이미지 인식률을 높이기 위한 분류 알고리즘의 성능을 비교하였다. 성능 비교에 사용된 알고리즘은 의사결정트리(Decision Tree)와 k-NN(k-Nearest Neighbors), 로지스틱 회귀(Logistic Regression)로 총 3개이며 MNIST 데이터를 각 알고리즘에 학 습시키고 Feature 값을 조정하여 인식률을 높이는 과정을 통해 어떤 알고리즘이 이미지 인식에 더 효율적인지 연구하였다.