Deep Learning - Machine Learning with Deep Neural Network 북마크

Deep Learning은 최근 Machine Learning 분야에서 크게 주목 받고 있는 분야입니다.
Deep Neural Network(DNN)는 복잡한 함수에 대해서도 좋은 모델링 성능을 보인다고 알려져 있었지만, 학습하기가 쉽지 않고 학습 속도도 느려 적용하기 어려웠습니다.
그러나, 최근 수 년 사이에 제시된 여러 해결책들과 Big Data들로 인해 DNN을 활용할 수 있는 가능성이 열리기 시작했습니다.
DNN은 음성인식, Image 분류 등 Pattern Recognition 분야에서 높은 성능을 보이며 크게 주목 받고 있습니다.
본 세션에서는 최근 활발히 이루어지고 있는 Deep Learning의 연구 동향 및 그 성과에 대하여 소개합니다.

발표자 소개

어렸을 적 로봇 애니메이션을 보며, 태권 V 만드는 김박사가 되고 싶다는 꿈을 꾸다 이 길로 접어 들게 되었습니다. 학교에서는 Computer Vision을 전공했고, 1999년 LG전자에 입사한 이후에는 계속 음성인식을 연구해 오다, 2012년에 NHN으로 옮겨 일하게 되었습니다.
Pattern Recognition 분야의 한계에 때론 실망할 때도 있었지만, 음성인식에 적용된 딥러닝 결과에 흥분해 잠을 이루지 못할 만큼 애착을 가지고 있기도 합니다. 최근에는 기계학습에서 좋은 성능을 보이고 있는 신경망 분야에 대해 연구하고 있습니다.

강의대상

인식성능이 낮아 고민인 Machine Learning 분야 개발자, Pattern Recognition 분야에서 Big Data를 이용하여 성능을 향상 시키고자 하는 개발자