퀵 드로우는 드릴뿐만 아니라 아주 다양한 낙서를 학습했습니다. 전 세계 사람이 그린 낙서를 이용해서 말이죠. 그럼 지금부터 퀵 드로우의 성능은 과연 어느 정도인지 직접 살펴보겠습니다.

퀵 드로우를 살펴보면 머신러닝이 어떤 방법으로 학습했는지 어느 정도 알 수 있습니다. (앞에서 살펴본 머신러닝의 학습 방식에 따라 구분하자면) 바로 지도 학습 방법으로 학습했습니다. 퀵 드로우가 학습한 데이터에는 정답인 레이블이 달려 있습니다. 다양한 사람이 그린 드릴이라는 데이터에는 ‘드릴’이라는 이름의 특정한 레이블이 달려 있는 것처럼 말이죠. 이렇게 정답이 있는 데이터로 사람들이 그린 드릴 특징을 인공지능이 스스로 학습하여 새롭게 들어오는 데이터 중 드릴 모양과 비슷한 모양이 들어온다면 이것을 드릴로 인식할 수 있게 됩니다.

그럼 지금부터 퀵 드로우를 체험해 봅시다.