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실전 딥러닝
에 이미 보여줬습니다. 하지만 이 원칙은
10
년 전부터 더 널리 인정되고 적용되었습니다. 이제
신경망은 개선된 컴퓨터 하드웨어의 성능 덕분에 늘어난 처리 용량으로 더 많은 계층을 사용할
수 있습니다. 마침내 신경망의 잠재력을 끌어낼 수 있게 되었죠. 즉 로젠블랫이 약속한 ‘인간의
훈련이나 통제 없이 주변을 감지, 인지, 식별할 수 있는 컴퓨터’를 만들게 되었습니다.
이 책에서는 그런 기계를 구축하는 방법을 배웁니다. 하지만 앞으로 오랜 시간을 함께 보내야
하니, 서로를 알아보는 시간을 잠시 가져보도록 하죠.
1.3
저희는 딥러닝 여행의 가이드를 맡은 실뱅과 제러미입니다.
제러미는 약
30
년 동안 머신러닝을 사용하고 가르쳤으며,
25
년 전부터 신경망을 사용했습니
다. 처음으로 딥러닝을 통해 의학을 바라본 회사인 엔리틱
Enlitic
을 창업하는 등 머신러닝을 중심
으로 하는 많은 회사와 프로젝트를 이끌었습니다. 세계 최대의 머신러닝 커뮤니티인 캐글의 회
장과 책임 과학자를 역임하기도 했죠. 또한 레이철 토마스
Rachel
Thomas
박사와 함께 이 책의 근
간이 된 강의를 만든
fast
.
ai
(
https
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www
.
fast
.
ai
) 조직을 공동 설립했습니다.
이 책에서는 다음과 같은 메모를 통해 저희의 이야기를 직접 전해드립니다.
TIP