MLPerf 본격활동 개시를 알리다.

JayLee Deep Learning

2018년 설립된, 인공지능 도구의 성능평가를 위한 벤치마크 즉 객관적 기준을 측정하기 위한 벤치마크를 공개, 본격적인 지원업무를 시작했다고 밝혔다. Andrew Ng의 deeplearning.ai 에서 보내온 메일을 보고, 확인한 WSJ의 Agam Sha의 기사를 재인용한다. 새로운 AI 기술에 대한 과도한 과대선전이 오히려 AI 시장/기술발전의 장애물이 되리란 점은 뻔하다. 이에 기술공급자, 수용자, 학계 등 연구진들 모두가 동의할 수 있는 객관적 측정기준을 만들고자 하는 시도의 첫번째 …

질의어 추천이라는 작은 시도가 갖는 함의

JayLee Consumer AI, Deep Learning

딥러닝을 이용한 자연어 기반의 챗봇 구현은 생각보다 만만치 않은 도전과제들이 산적해 있다. 무엇보다 범용적(General) 사용자들의 질의 일반을 모두 응대할 수 있는 챗봇의 구현은 상당한 규모의 학습데이터를 축적하는 것에서부터 첫 걸림돌이 발생하게 된다. 머신러닝은 물론이고, 딥러닝은 결국 데이터와의 싸움일 수밖에 없다. 다양하고 충분하게 수집된 데이터가 준비되고(Deep), 이를 분석하고 학습할 수 있는 알고리즘이 만들어지기(Learning) 전까지는 말 그대로 실패의 연속일 수밖에 없다. 수 …

심층강화학습, 그리고 Context

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구글이 인수한 DeepMind의 알파고는 deep learning이라는, 일반인이 접근하기 어려웠던 인공지능 관련 전문기술에 대한 대중화에 큰 기여를 했다. 이 DeepMind의 시작으로 잘 알려 있는, Atari Breakout 게임에 대한, 자기학습능력에 대한 유명한 비디오는, AI agent의 무궁한 가능성을 시사해 주었다. 심층강화학습방법론(Deep Reinforce Learning) 가운데, DeepMind가 내부적으로 일컫는, DQN(Deep Q-Network)이라고 불리우는, DeepMind의 초기 알고리즘이 어떻게 단 몇 시간 만에, 인간최고수의 벽돌깨기 게이머를 압도하는 자가 …