지도 학습

• 정답이 있는 레이블(데이터)을 이용하여 인공 지능 모델을 훈련시키는 방식
• 입력과 결과 데이터를 제공하여, 모델이 둘 사이의 관계를 학습

지도 학습의 유형

• 데이터의 유형에 따라 2가지 방식이 존재
  • 양적(Quantitative) vs 범주(Categorical)
• 회귀(Regression) → 양적 데이터
  • 입/출력 사이의 연속적인 관계를 학습
• 분류(Classification) → 범주 데이터
  • 입력 데이트를 특정 범주로 분류

회귀 학습 선택

• 주어진 이미지의 백터값에 대해서 최적의 preset을 예측하기 때문에 회귀에 적합

CoreML

• 회귀를 통한 학습을 지원
• 테이블 형태의 데이터를 주입하면 해당 데이터에 최적의 학습 방식으로 학습
  • https://developer.apple.com/documentation/createml/mlregressor
  • When you create an MLRegressor, Create ML inspects your data and automatically chooses a specific regressor (see Supporting Regressor Types).

분석에 필요한 입력 데이터

• avgLuma 이미지 전체 평균 밝기
• rmsContrast 픽셀 밝기 변동으로 계산한 전체 대비
• colorVar 색상 분산(색 다양성 정도)