초록 ▼

본 발명은 딥 러닝 기반의 학습 시스템에 관한 것으로, 제1인공 신경망 모델을 학습시키는 외부의 딥 러닝 시스템과 통신망을 통해 접속 가능한 시스템으로서,원천 학습 데이터를 전달받아 저장하는 데이터 분류 저장모듈과; 상기 원천 학습 데이터를 이용하여 시스템 내의 제2인공 신경망 모델을 학습시키는 학습 모듈과; 학습결과로 수정된 상기 제2인공 신경망 모델의 파라미터 정보들과 학습관련정보를 포함하는 튜닝정보를 상기 외부의 딥 러닝 시스템으로 전송하여 상기 제1인공 신경망 모델의 튜닝을 요청하는 튜닝정보 전송모듈과; 상기 외부의 딥 러닝

본 발명은 딥 러닝 기반의 학습 시스템에 관한 것으로, 제1인공 신경망 모델을 학습시키는 외부의 딥 러닝 시스템과 통신망을 통해 접속 가능한 시스템으로서,원천 학습 데이터를 전달받아 저장하는 데이터 분류 저장모듈과; 상기 원천 학습 데이터를 이용하여 시스템 내의 제2인공 신경망 모델을 학습시키는 학습 모듈과; 학습결과로 수정된 상기 제2인공 신경망 모델의 파라미터 정보들과 학습관련정보를 포함하는 튜닝정보를 상기 외부의 딥 러닝 시스템으로 전송하여 상기 제1인공 신경망 모델의 튜닝을 요청하는 튜닝정보 전송모듈과; 상기 외부의 딥 러닝 시스템으로부터 전송된 튜닝정보에 따라 상기 제2인공 신경망 모델의 파라미터 정보를 갱신하는 튜닝모듈;을 포함함을 특징으로 한다.

대표청구항 ▼

연결 가능한 영상 촬영장치 혹은 데이터 제공 서버로부터 원천 학습 데이터로 수신되는 피검진 대상에 대한 영상 데이터를 복수의 다단계 분류기준에 따라 분류 저장하는 데이터 분류부를 포함하는 데이터 분류 저장모듈과; 상기 분류 저장된 원천 학습 데이터를 이용하여 시스템 내의 제2인공 신경망 모델을 학습시키는 학습 모듈과; 학습결과로 수정된 상기 제2인공 신경망 모델의 파라미터 정보들과 학습관련정보를 포함하는 튜닝정보를 상기 제2인공 신경망 모델과 동일한 신경망 모델인 제1인공 신경망 모델을 포함하는 외부의 딥 러닝 시스템으로 전송하여

연결 가능한 영상 촬영장치 혹은 데이터 제공 서버로부터 원천 학습 데이터로 수신되는 피검진 대상에 대한 영상 데이터를 복수의 다단계 분류기준에 따라 분류 저장하는 데이터 분류부를 포함하는 데이터 분류 저장모듈과; 상기 분류 저장된 원천 학습 데이터를 이용하여 시스템 내의 제2인공 신경망 모델을 학습시키는 학습 모듈과; 학습결과로 수정된 상기 제2인공 신경망 모델의 파라미터 정보들과 학습관련정보를 포함하는 튜닝정보를 상기 제2인공 신경망 모델과 동일한 신경망 모델인 제1인공 신경망 모델을 포함하는 외부의 딥 러닝 시스템으로 전송하여 상기 제1인공 신경망 모델의 튜닝을 요청하는 튜닝정보 전송모듈과; 상기 튜닝정보를 이용해 상기 제1인공 신경망 모델의 파라미터를 갱신한 상기 외부의 딥 러닝 시스템으로부터 상대측 튜닝정보를 전송받아 시스템 내의 제2인공 신경망 모델의 파라미터 정보를 갱신하는 튜닝모듈과; 상기 학습모듈과 튜닝모듈의 반복 동작에 의해 최적화된 상기 제2인공 신경망 모델에 기초하여 특정 질병에 대한 발병 유무를 진단하는 진단모듈;을 더 포함하되, 상기 데이터 분류부는,컬러를 분류기준으로 하는 1단계 분류기준에 따라 피검진 대상에 대한 영상 데이터를 1차 분류하고, 상기 1차 분류된 피검진 대상에 대한 영상 데이터 내에서 피검진 대상의 크기를 분류기준으로 하는 2단계 분류기준에 따라 2차 분류하고, 상기 2차 분류된 피검진 대상에 대한 영상 데이터 내의 컬러와 형태의 조합을 분류기준으로 하는 3단계 분류기준에 따라 3차 분류하되, 상기 분류기준별로 분류 저장되는 피검진 대상에 대한 영상 데이터의 수적 밸런스를 조정하기 위해 추가적으로 피검진 대상에 대한 영상 데이터를 더 생성함을 특징으로 하는 딥 러닝 시스템.