기계 학습을 통해 주기적인 패턴을 가진 데이터에서 비정상 징후를 포착하고, 이를 알림 처리하는 기술입니다.
기본적으로 제공하는 알고리즘 외에, 사용 고객의 자체적인 비즈니스 로직을 담아 처리 할 수도 있습니다.

샘플 데이터를 구축하여 그 패턴을 분석하고 대상 데이터 패턴과의 유사성을 판단하여, 유사성에 가중치를 두는 Scoring 기술을 적용하여 유사성이 높은 순으로 결과를 도출하는 기술입니다.
텍스트 인식 및 분류, 동영상 데이터에 대한 사물인식, 사진 데이터에 대한 자동 분류가 가능합니다.

인간의 개입이나 데이터가 먼저 주어지는 지도학습(Supervised Learning), 비지도학습(Unsupervised Learning)과 달리, 행동의 결과로 나타나는 보상(Reward)을 통해 학습하는 기계학습의 형태입니다.
PONG, 슈퍼마리오 등 아케이드 게임에서의 강화 학습을 통한 플레이를 연구과제로 진행하고 있습니다.