1

딥러닝(deep learning) - 여러 비선형 변환기법의 조합을 통해 높은 수준의 추상화를 시도하는 기계학습 알고리즘의 집합으로 최근 기계가 데이터를 통해 자신만의 규칙을 생성하여 정보를 학습하는 형태로 발전

2

전이 학습(transfer learning) - 완료된 학습 모델을 유사 분야에 전이하여 학습시키는 기술로, 적은 데이터에도 학습을 빠르게 하고 예측의 정확도를 높임

3

강화 신경망(reinforcing neural network) - 사람의 개입이 없이 스스로 현재의 환경에서 특정 행동의 시행착오 과정을 거치며 보상을 최대화하는 학습 기법

4

순환 신경망(recurrent neural network) - 과거 정보와 현재의 입력값을 결합하는 방법으로 순서를 고려한 학습 모델로서 데이터의 순서가 중요한 시계열 및 언어 처리 분석 등에 활용됨

5

선형 신경망(linear neural network) - 주로 시각적 이미지를 분석하는 데 사용되며, 이미지의 특징을 추출하는 필터 역할을 하는 컨볼루션 레이어를 적용하여 효율적으로 고차원의 이미지를 인식하고 분류함