1.1.6 지금까지 딥러닝의 성과

1.1.5 그림 3개로 딥러닝의 작동 원리 이해하기 | 목차 | 1.1.7 단기간의 과대 선전을 믿지 말자

 

딥러닝은 머신 러닝의 오래된 하위 분야이지만 2010년 초가 되어서야 유명해졌습니다. 이때부터 몇 년 동안 이 분야에서 일어난 혁신은 결코 작지 않습니다. 사람에게는 자연스럽고 직관적으로 보이지만 기계로는 오랫동안 해결하기 어려웠던 시각과 청각 같은 지각의 문제에서 괄목할 만한 성과를 냈습니다.

특히 딥러닝은 다음과 같은 획기적인 발전을 이루었습니다. 모두가 머신 러닝에서는 오랫동안 어려운 문제였습니다.

  • 사람과 비슷한 수준의 이미지 분류
  • 사람과 비슷한 수준의 음성 인식
  • 사람과 비슷한 수준의 필기 인식
  • 향상된 기계 번역
  • 향상된 TTSText-To-Speech 변환
  • 구글 나우Now와 아마존 알렉사Alexa 같은 디지털 비서
  • 사람과 비슷한 수준의 자율 주행 능력
  • 구글, 바이두Baidu, 빙Bing에서 사용하는 향상된 광고 타기팅targeting 8
  • 향상된 웹 검색 엔진의 결과
  • 자연어 질문에 대답하는 능력
  • 사람을 능가하는 바둑 실력

우리는 여전히 딥러닝이 할 수 있는 일의 전체 크기를 알아 가는 중입니다. 지각과 자연어 인식 외 에 형식 추론formal reasoning 9과 같은 다양한 문제에 적용하기 시작했습니다. 만약 성공한다면 딥러닝이 과학, 소프트웨어 개발 등에서 사람을 보조하게 되는 시대를 알리는 것일지도 모릅니다.

 


 

역주 구글과 페이스북이 가장 진보된 온라인 광고 기술을 보유하고 있고 많은 머신 러닝 알고리즘을 광고의 타기팅과 최적화에 접목하고 있습니다.
역주 논리학에서 추론 규칙에 따라 새로운 논리식이나 규칙을 검사하는 방법입니다(출처: 국립국어원 우리말샘 사전).

 

1.1.5 그림 3개로 딥러닝의 작동 원리 이해하기 | 목차 | 1.1.7 단기간의 과대 선전을 믿지 말자

 

이 글은 도서출판 길벗에서 출간한  “케라스 창시자에게 배우는 딥러닝“의 1장~3장입니다. 이 책의 저작권은 (주)도서출판 길벗에 있으므로 무단 복제 및 무단 전제를 금합니다.

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