만 개 남짓한 이미지에는 링크가 달려 있으며 각 이미지에는 내용에 따라 하나 이상의 범주가 할당됩
니다. 데이터베이스는 다양한 수준의 일반화(예: ‘개’ 또는 ‘래브라도’와 같은 구체적인 품종)를 사용할 수 있도
록 계층 구조로 구성됩니다. 이미지넷 프로젝트는 크라우드소싱을 활용해 각 이미지에 적절한 라벨을 직접
적었습니다.
이 프로젝트는
2010
년부터 매년 시각적인 물체 인식 소프트웨어 영역에 대한 연구를 진행하기 위해 연례적
으로 이미지넷 대규모 시각 인식 대회
ImageNet
Large
Scale
Visual
Recognition
Challenge
(
ILSVRC
)를 개최합니다.
하드웨어 기술도 발전하고 있습니다. 특히 컴퓨터 그래픽과 이미지 처리(특히 게임용)를 위해
개발된
GPU
Graphics
Processing
Unit
는 심층 신경망 학습에 필요한 복잡한 매트릭스를 처리하는 속도
에 도달했습니다. 이로 인해
2010
년 무렵부터 심층 신경망 개발이 가능했으며, 곧이어 인공지
능 영역에서 인간의 능력과 동등한 수준의 시각적 인식과 음성 번역이 가능한 정확성과 속도에
도달했습니다.
1.3
인공지능의 ‘착시 현상’ ...
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