[인공지능] 딥러닝 개발 경험기 - Tech planet 2014 트랙1 세션3 김정희

딥러닝이란 것에 대해서 사전지식이 전혀 없는 상태에서 본 영상이구요. 조금이나마 이해하는데 많은 도움이 되었습니다. 인상적인 부분만 요약해 봅니다.

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딥러닝이라고 하면 클래시피케이션을 기계 스스로 하는 것이라고 생각하면 된다. 지금까지는 이미지를 분류하고자 하면 기계에게 사람이 정해준 기준을 미리 알려주고 그 기준에 따라서 분류를 진행했다. 그러나 딥러닝에서는 사람은 아무런 기준도 제시하지 않고 기계에게 바로 이미지만 전달한다. 그러면 기계가 분류기준 자체를 마련하고 그에 따라 이미지를 분류해 나간다.

딥러닝이나 머신러닝에 대해서 의문을 가진 사람들은 이것에 대해 의문을 표하기도 하지만, 나는 딥러닝을 하는 사람 입장에서 이것에 대해서 설명해 보자면, (조심스러운 어조로) 전문가들이라고는 하지만, 그분들이 과연 이 세상의 모든 이미지를 보고 분류할 수 있는 기준을 마련한 것이냐? 그건 아닐 것이다. 그런데 딥러닝에서는 전문가들이 보아 왔던 것 보다 훨씬 더 많은 양의 이미지를 통해 학습을 시킨다는 점이다. 그래서 훨씬 더 많은 재료를 통해 공부한다는 장점이 있다.

예를들면 이런 것이다. 구글의 음성인식 시스템은 세상의 모든 안드로이드 폰에 깔려있는데, 구글은 이렇게 주장할 수도 있다. 이 세상의 모든 음성데이터는 구글에 쌓여있다, 이렇게 말이다. 그래서 이렇게 쌓인 세상의 모든 음성을 기계가 어떤 사전에 마련된 기준 없이 학습을 하는 편이 사람이 마련해준 기준에 의해 학습하는 것 보다 더 낫다는 주장을 할 수 있다.

네이버도 엔드라이를 통해 이미지 분류 서비스를 제공하고 있는데 사전에 어떤 메타정보도 사용하지 않고 이미지 그 자체만을 사용해서 서비스를 제공하고 있다.