1. 2012 AlexNet AlexNet 이전에는 고전적인 svm 등이 대회에서 1등을 했으나 AlexNet 이후 딥러닝 모델이 대회 1등을 놓친 적이 없다 224*224 이미지를 분류하는 CNN 왜 잘되는지 모르겠지만 인간을 모방한다니까 잘될 것 같다던 막연한 믿음의 유망주 딥러닝이 실제 성능을 발휘한 계기 2. 2013 DQN 딥마인드가 처음 개발한 알고리즘 그림에서 보이는 아타리 게임을 인간 수준으로 플레이할 수 있는 강화학습 알고리즘 아무것도 알려주지 않고 마음대로 플레이하게 놔두면, 처음엔 버벅거리다가 점점 스스로 게임을 이해하여 공략법을 익히고 실제로는 고수의 플레이를 보여준다 이후 딥마인드는 구글에 인수되어 알파고를 개발하였다 3. 2014 encoder/decoder 언어를 번역하는 아이..
1. 기계번역의 연구 트렌드 1-1) translation based on rule 기계번역 문제는 연구자들이 수십년간 노력했던 분야로 딥러닝 이전에는 전문가들이 직접 언어간 문장구조를 고려한 rule 기반 번역을 수행했다. I love this movie라는 영어 문장을 나는 이 영화를 사랑한다.로 번역하기 위해서는 먼저 I , love, this, movie 단어별로 번역을 수행했다. 영어와 한글의 문법은 다르기 때문에 한글의 문법을 고려한 어순배열을 수행해야했다. 그러나 다양한 언어의 수많은 변수들을 일일이 고려하기에는 너무나 어렵다. 1-2) translation in RNN RNN이라는 딥러닝 기술의 등장은 이러한 고민을 해결했다. 언어학적 rule없이 단지 (영어 원문, 번역문)의 쌍으로 된 ..
딥러닝/머신러닝, 통계학, IT프로그래밍, 알고리즘을 좋아하는 사람 https://github.com/yundaehyuck
