보다시피 서로 다른 유형의 악성 소프트웨어는 사람의 눈에 매우 다르게 보입니다. 이렇게 표
현한 이미지로 학습된 모델은 지금까지 학계에서 본 어떤 접근법보다 더 정확히 악성 소프트웨
어를 분류했습니다. 이 사례는 데이터셋을 이미지로 변환하는 경험적 법칙의 좋은 예를 제시합
니다. 즉 맨눈으로 이미지 범주를 파악할 수 있다면, 딥러닝 모델도 같은 일을 해낼 수 있다는
의미죠.
약간 창의적으로 데이터를 표현할 수 있다면, 딥러닝의 일반적인 접근법 몇 가지만으로도 많은
일을 할 수 있습니다! 여기서 설명한 접근법을 ‘임시방편적 해결법
hacky
workarounds
’ 정도로 생각
하지 마세요. 이전에 가장 좋았던 연구 결과를 능가할 때가 많기 때문이죠. 그 대신 문제 영역
을 대하는 올바른 방법으로 받아들여야 합니다.
1.6.10
지금까지 다룬 정보를 요약해보겠습니다. 용어 목록은 [표
1
-
3
]과 같이 간단히 정리할 수 있습
니다.
75
1
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