deep learning (7) 썸네일형 리스트형 KBS1T타임에서 딥러닝에 대한 내용 소개 Deep Learning이 참 핫한 IT계에서 화두이긴 한 모양이다..2~3년전부터 눈에 조금씩 띄기 시작하더니.. 이제는 일반적인 IT시사 프로그램에서도 소개가 될 정도니.. KBS1의 T타임이라는 프로그램에서 간략하게 어떤것인지 설명. 그런데 뭐 거창하게 '의식'을 가진다는 표현은 좀 오버 아닌가... KBS1 생각의 집, '인공지능과 인류의 미래' 우연치 않게 TV를 끄려다가 채널을 돌리는데, 카이스트 김대식 교수님이 '인공지능과 인류의 미래'라는 제목으로 교양 강연을 하시는걸 봤는데..때마침 그 강연에서 Deep Learning에 대한 이야기를 하신다. 그 강연이 기술적인 이야기를 하자고 만든 프로그램은 아니고, 관련 분야에 대해서 기술이 아닌 다른 인문학적 시각을 가지고 인공지능의 발전이나 그 모습을 봤을때 우리의 미래는 어떻게 발전하고 있는지..를 전문가를 통해서 보고자 하는 것이다. 우리가 이 분야에 있으면서 정작 기술의 개발에만 힘썼지, 왜 그것이 필요하고 그것을 해야하하는지에 대한 의식없이 머릿속에 그런게 있다는 것만 배워왔다.쉽게 말하면 A를 배워서 그 A를 써먹을 분야를 찾았다.. 하지만, 인류의 진화나 미래에 대한 인문학적 소양을 .. 구글도 Deep Learning의 발전을 기대하고 있다.. 몇년전부터였던가.. Deep learning에 대한 관심과 그 가능성에 대한 이야기가 부쩍이나 많아 진듯하다.. 글쎄.. 이런 것을 접하게 된것도 2년정도밖에 안되었지만.. 2년전에도 이런 이야기는 많이 들었지만, 겉으로 들어나는것보다 학회나 연구소같은 연구집단에서는 뭔가 앞으로 새로운 결과를 내어줄 수 있는 부분으로 크게 기대하고 있는것은 분명한것 같다.구글이 항상 투자를 해서 성공을 했던것은 아니지만, 많은 가능성이 있는 곳에 지원을 한다는 것은 전혀 이례적이지 않다. 앞으로 계속 추적하고 연구해 볼만한 것이 아닐까 생각해본다. Deep learning Deep learning refers to a sub-field of machine learning that is based on learning several levels of representations, corresponding to a hierarchy of features or factors or concepts, where higher-level concepts are defined from lower-level ones, and the same lower-level concepts can help to define many higher-level concepts. Deep Learning이라는 것은 간단하게 이야기해서, Raw데이터의 feature들을 hierarchical하게 represe.. MATLAB, Learning Deep Boltzmann Machines 원본 : http://web.mit.edu/~rsalakhu/www/DBM.html Code provided by Ruslan Salakhutdinov Permission is granted for anyone to copy, use, modify, or distribute this program and accompanying programs and documents for any purpose, provided this copyright notice is retained and prominently displayed, along with a note saying that the original programs are available from our web page. The programs and do.. Restricted Boltzmann Machine(볼쯔만 머신) 요즘 한창 machine learning분야에 기존의 state-of-the-art를 갈아치울 것이라 기대를 받고있는 deep learning, deep architecture가 떠오르고.. (아니 이미 떠 올랐다.)Google에서도 Stanford의 Andrew Ng.를 중심으로 practical하게 large scale의 이미지를 대상으로 적용을 하였으니... deep structure, deep network에 대해서 논문이나 튜토리얼을 찾다보면, 흔하게 나오는게 DRBM(Deep Restricted Boltzmann Machine)이나 DBN(Deep Belief Network)이다. 그래서 몇일에 걸쳐 이 두가지에 대해서 공부하고 정리를 해볼려고 한다. 구글링을 해보면 튜토리얼이 참 많이 나오니.. 구글이 인간 뇌 본뜬 인공 신경망 개발? 아래는 매트로 신문에서 발췌한 기사중 일부입니다. (http://www.metroseoul.co.kr/news/articleView.html?idxno=195403)해외기사 : http://www.digitalstrategyconsulting.com/intelligence/2012/06/google_brain_simulator_uses_16.php 구글, 인간 뇌 본뜬 인공 신경망 개발 구글의 비밀 연구소 '구글 X'가 사람의 뇌를 흉내 낸 인공 신경망에 대한 연구를.... .... 몇 년 전부터 1만 6000개의 컴퓨터로 연결된 인공 신경망을 개발해왔다.... 이 인공 신경망은 사람의 도움 없이 유튜브에서 찾은 1000만 개의 이미지 가운데 고양이를 식별해내는 작업을 성공적으로 수행...... 1만 6.. 이전 1 다음
