프로그래밍 「 추천 편」'딥러닝'의 역사

 

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ARTIFICIAL 신경망은 데이터에서 학습하기 위한 기계 학습의 일종인 딥 러닝에 응용 프로그램이 있습니다. 인간의 뇌처럼 모델링된 인공 신경망은 방대한 수의 샘플을 검사하여 데이터의 복잡한 패턴을 인식할 수 있습니다.

과거에서 현대로 딥 러닝의 여정을 추진해 봅시다.

Warren McCulloch와 Walter Pitts의 사진

1940년대 Warren McCulloch와 Walter Pitts가 뉴런의 수학적 모델을 개발한 것은 딥 러닝을 일으킨 것으로 알려져 있습니다. 이 모델은 인공 신경망의 필수 구성 요소이자 딥 러닝의 출발점 역할을 했습니다.

프랭크 로젠블랫의 사진

프랭크 로젠블랫(Frank Rosenblatt)은 1960년대에 패턴을 인식할 수 있는 신경망의 범주인 퍼셉트론(perceptron)을 만들었습니다. 퍼셉트론은 딥 러닝의 상당한 발전을 나타내었지만 복잡한 패턴을 부분적으로 만 학습 할 수있었습니다.

제프리 힌튼(Geoffrey Hinton)과 테렌스 세이노프스키(Terrence Sejnowski)의 사진

신경망을 훈련하는 기술인 역전파 알고리즘은 1980년대 Geoffrey Hinton과 Terrence Sejnowski에 의해 만들어졌습니다. 역전파 기술은 딥 러닝의 중요한 발전으로, 신경망이 입력에서 복잡한 패턴을 학습할 수 있도록 했습니다.

이 그림은 아래의 발전을 나타냅니다

1990년대에는 딥 러닝을 사용하여 성공적인 음성 인식 시스템을 개발했습니다. 그러나 딥 러닝은 신경망 훈련 비용이 높기 때문에 다른 영역에서는 여전히 널리 사용되지 않았습니다.

이제 우리 여정의 마지막 단계, 즉 현대에 들어갈 때입니다

2000년대에는 GPU(그래픽 처리 장치)와 같은 새로운 하드웨어의 개발로 신경망을 훨씬 빠르고 저렴하게 훈련할 수 있게 되었습니다. 이로 인해 딥 러닝에 대한 관심이 다시 높아졌고 이후 이미지 인식, 자연어 처리 및 기계 번역을 포함한 광범위한 작업을 위한 성공적인 시스템을 개발하는 데 사용되었습니다.

이 그림은 여러 회사 앱에서 딥 러닝을 사용하고 있음을 나타냅니다

오늘날 딥 러닝은 기계 학습에서 가장 강력하고 인기 있는 기술 중 하나입니다. Google, Facebook 및 Amazon과 같은 회사에서 전 세계 수십억 명의 사람들이 사용하는 제품을 개발하는 데 사용합니다.