Deep Learning (6) 썸네일형 리스트형 현재의 딥러닝을 가능케한 기술들 Deep Learning Breakthroughs 데이터 분석 및 알고리즘 개발을 업으로 하면서 딥러닝 Deep learning은 늘 관심의 대상이었다. 하지만 알고리즘을 실제 구현해보거나 여러 라이브러리를 이용해서 실제 문제에 적용하는 것을 시도하지 않았기에 그런 의미에서 딥러닝에 문외한이라 할 수도 있다. 그럼에도 -- 빅데이터 기술을 어느 순간부터 결국 업에 적용했던 때와 같이 -- 딥러닝 기술도 언젠가는 내가 담당하는 업에 적용해야할 때가 올 것을 알았기에 알고리즘의 기본 지식을 공부하거나 딥러닝 발전의 주요 논문을 빼놓지는 않고 찾아보곤 했다. 딥러닝의 가능성이 일반에 알려지기 시작한 2013년도부터 계속 지켜봐왔기에 딥러닝 전문가는 아니지만 딥러닝의 발전 과정을 어느 정도 꿰뚫고 있다고 생각하기에 어떤 기술들이 현재의 딥러닝을 가능케했는지를 .. 딥 개인화 Deep Personalization 워드임베딩과 팩토라제이션을 설명한 지난 글에서 http://bahnsville.tistory.com/1139 저는 그 기술들을 크고 다양한 데이터 기반의 개인화 추천 data-rich personalization에 적용하는 것에 관심있다고 밝혔습니다. 이번에는 어떻게 개인화 추천에 활용할 수 있을 것인가?에 대해서 아이디어 차원의 글을 적습니다. 좀 naive할 수도 있음을 미리 밝힙니다. 불가능한 것은 아니지만 word2vec같은 워드임베딩 기술이나 SVD, NMF같은 팩토라이제이션 기술을 바로 개인화 추천에 이용하는 데는 한계가 있습니다. 유저별로 조회했던 아이템을 시간순으로 나열하고, 아이템을 word/vocabulary로 가정해서 아이템의 벡터를 만들 수 있습니다. 아이템 벡터의 cosine 유사.. 워드 임베딩과 팩토라이제이션, 그리고 개인화 Word Embedding, Factorization, and Personalization 여러 가지 개념이 혼재돼있습니다. 단어의 원래 뜻과 다르게 해석한 여지가 있습니다. 이 글에서 설명한 것이 절대적으로 맞다고 생각하면 위험합니다. 저는 제게 필요한 것으로 아전인수격으로 정의, 사용했을 개연성이 높음을 미리 경고합니다. 한글화된 용어를 별로 좋아하지 않지만 필요에 따라서 (국내에서 통상적으로 사용하는 경우) 일부 용어는 한글화했습니다. 2017년은 나름 공부하는 해로 정하고 그동안 미뤄놨던 논문들을 읽기 시작했습니다. 벌써 4주차가 됐는데도 여전히 논문을 읽고 있으니 지금의 흐름은 나름 오래 갈 것 같습니다. 한동안은 업무에 필요하거나 주목받은 논문 한두편을 짧게 읽은 적은 있지만, 연구실에 있을 .. 딥러닝 Deep Learning 발표자료 팀 내에 공유했던 딥러닝 Deep Learning 발표자료를 공유합니다. 수식을 포함한 아주 상세한 내용을 다루지는 않고, 그저 개념적인 설명을 위한 자료입니다. 인공신경망 ANN의 기초적인 이해부터 다양한 애플리케이션에 적용된 DL의 구조를 보여주는 것이 목적입니다. 발표를 위한 자료라서 그저 슬라이드만으로는 이해가 부족할 수도 있습니다. 그저 참고용으로 활용하시기 바랍니다. Deep learning - Conceptual understanding and applications from Buhwan Jeong ==페이스북 페이지: https://www.facebook.com/unexperienced 초보자가 딥러닝 접근하기 요즘 IT 쪽에서 가장 뜨거운 이슈 중에 하나는 분명 딥러닝 Deep Learning 일 듯하다. 마치 몇 년 전에 빅데이터 Big Data 기술들이 처음 소개되고 성공 스토리들이 언론에 회자되던 때를 회상하게 만든다. 그러나 일반인들에게 딥러닝이 빅데이터만큼 쉽게 받아들려지고 확대될 수는 없을 것같다. 그 이유는 분명하다. 어렵기 때문이다. 물론 다양한 오픈소스가 만들어지고 최적화된 방법론이 소개되겠지만, 그걸로는 충분치가 않다. 소수의 선택된 자들 외에는 딥러닝은 그저 그림의 떡이다. 어렵기 때문이다. 빅데이터는 단편적인 기본 지식만 있어도 (실제 적용까지는 힘들더라도) 현상을 이해하기에 충분하지만, 딥러닝은 언론이나 컨퍼런스에 소개되는 내용만으로 이해하기란 거의 불가능하다. 최근에 몇 편의 논문이나.. Deep Learning의 첫인상 그리고 하소연 최근 Deep Learning에 대한 관심이 뜨겁습니다. 딥러닝에 대한 얘기를 처음 들은 것은 작년 이맘 때였던 것같은데, 몇몇 기사들만 읽어볼 뿐 애써 외면했습니다. 처음에 딥러닝을 소개하는 두꺼운 논문을 한편 프린트해서 조금 읽어본 후에, 내가 관여해야할 것이 아니다라는 감을 잡고 깊이 파고 들지 않았습니다. 주변에서 공부를 시작하거나 실제 문제에 적용한 케이스도 봤지만 굳이 관여는 피했습니다. 그런데 차츰 내가 직면한 문제의 나름 해결책이 딥러닝이 아닐까?라는 생각을 하게 되면서 다시 관련된 논문을 찾아서 읽거나 온라인 강좌 비디오를 보기 시작했습니다. 이제 시작 단계지만 딥러닝에 대한 첫인상을 적어볼까 합니다. 처음 딥러닝을 알게된 시점에는 단순히 기존의 뉴럴네트워크의 단순 확장판, 즉 히든 레이.. 이전 1 다음
