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머신러닝 쓰나미
2006
년 제프리 힌턴
Geoffrey
Hinton
등은 최고 수준의 정확도(
>
98
%)로 손글씨 숫자를 인식할 수
있는 심층 신경망 훈련 기법에 관한 논문
1
을 발표했습니다. 이 기법을 딥러닝
deep
learning
이라고
불렀습니다. 심층 신경망은 인공 뉴런을 층층이 쌓아 만든 것으로 대뇌 피질을 (매우 ) 단순화한
모델입니다. 그때까지는 심층 신경망을 훈련시키는 것이 불가능하다고 생각했고
2
대부분의 연
구자는
1990
년대부터 심층 신경망을 연구하지 않았습니다. 이 논문은 과학계의 관심을 다시 불
러일으켰고 오래지 않아 많은 논문이 딥러닝이 가능하다는 사실뿐만 아니라 (높은 컴퓨팅 성능
과 많은 양의 데이터에 힘입어 ) 다른 머신러닝 기법과 비교할 수 없는 엄청난 성능을 낸다는
것을 보여주었습니다. 이런 열기는 다른 머신러닝 분야에도 곧바로 확산되었습니다.
10
여 년이 지난 후 머신러닝
machine
learning
은 산업계를 정복했습니다. 오늘날 첨단 기술의 상품,
웹 검색 결과의 순위, 스마트폰 음성 인식, 비디오 추천, 바둑 세계 챔피언과의 대결 등 마술 같
은 일들의 중심에 서 있습니다. 머지않아 여러분의 차는 머신러닝이 운전할 것입니다.
나만의 머신러닝 프로젝트
따라서 머신러닝에 흥미를 갖고 이를 배우고 싶어 하는 것은 당연합니다 !