딥러닝의 역사

💡 AI/DL

U-chan Seon 2021. 1. 27. 16:10

기계학습은 Feature Extractor가 특징 벡터(Feature Vector)를 가지고 고양이인지 개인지 Classifier가 분류해준다.

Classifier만 학습을 하기 때문에 자유도가 낮다.

딥러닝은 Raw data를 인공신경망에 넣어주기만 한다.

모두 컴퓨터에게 맡기면서 더 많은 데이터를 효과적으로 처리할 수 있다.

딥러닝으로 할 수 있는 것들

Ground truth보다 정밀해진 사진을 만들 수 있는 image super resolution

강화학습으로 만들어진 알파고

XOR는 선 하나를 아무리 잘 그어도 묶어낼 방법이 없다.

책을 내면서 XOR를 풀 줄 모른다고 하면서 AI winter가 발생한다.

두번째 AI winter는 기울기 소실 문제 때문에 발생하였다.

점점 더 깊어질수록 gradient가 희미하게 사라지는 현상이 일어나게 된다.

deep 한 방식이 통하지 않았다.