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딥러닝을 활용한 서비스 및 수익모델은
어떤것들이 가능한가?
BUZZNI
남상협 대표
justin@buzzni.com
-2008년 세계 검색 대회(TREC) 블로그 부문 1위를 한 검색 전문가들이 설립한 회사
-Opinion Mining 에 기반한 의견 검색 기술을 만들어서 영화/맛집/게임추천 모바일
서비스를 출시하여 총 700만 이상의 다운로드 달성
-2013년에 출시한 홈쇼핑모아를 시작으로 “검색 기술로 모바일 쇼핑을 편하게, 더 편하게!”
만들고자 하는 회사
-최근 Deep Learning 기술을 도입하여 새로운 개념의 이미지 쇼핑 검색을 만드는 중
-GS홈쇼핑, 소프트뱅크벤처스 로부터 총 70억 투자 유치
BUZZNI 소개
Deep Learning 이란?
딥 러닝(deep learning)은 여러 비선형 변환기법의 조합을 통해 높은 수준의
추상화(abstractions)를 시도하는 기계학습(machine learning) 알고리즘의 집합으로 정의 되며,
큰틀에서 사람의 사고방식을 컴퓨터에게 가르치는 기계학습의 한 분야라고 이야기 할 수 있다.
-wikipedia-
Machine Learning Cool Topics
Neural Networks
~1980
Baysien Networks
~1990
Boosting
~1995
+ SVM (kernels)
~2000
+ Deep Learning
~2008
Artifical Neural Network (ANN) ?
-여러개의 Perceptron 으로 하나의 Layer 를 구성 , 그 Layer 를 여러층으로 구성하여
Network 형성 (Multi Layerd Perceptrons)
-훈련만 된다면.. 훈련된 Weight 와 Bias 를 이용하여 Non-linear 한 문제도 해결 가능
ANN 의 한계
-Weight, Bias 를 훈련시키기 위해서 Gradient Descent 방식의 Backpropagation 을 이용하여
Error function 의 Local minima (이상적으로는 Global minimal)를 찾아 오차를 minimize
-Local minima - Over-fitting
-성능의 한계로 열기가 떨어짐
-2006년 Pre-training (Hinton)으로 Weight 와 Bias 를 잘 초기화 하는 방법 등장
(이전에는 random 하게 초기화 하였음)
-unlabeled big data 를 넣어 훈련
-Raw Data 를 그대로 넣고, 각 layer 들이 하나의 Feature Extractor 로써 작용하여 자동으로 Feature
를 추출해주는 역할 - 편리성 대폭 향상
-GPGPU 의 등장으로 속도 대폭 향상
What Happened? Why Now?
MORE
DATA
FASTER
HARDWARE
BETTER
ALGORITHMS
DEEP LEARNING WORKS
FOR ENTERPRISE
-Facial Recognition - 97% accuracy
-General Image Recognition - 93%
-Speech Recognition - 81%
-Video Activity Recognition - 52% - 94%
-Text Classification - 94%
Record-Breaking Accuracy
-ImageNet Challenge / 1000 Classes
Deep Learning Impact
The Biggest Disruptor
Machine Learning’s breakthrough is deep ...
Deep Learing 응용 분야
IMAGES
-FACES
-SELF-DRIVING
VEHICLES
TEXT
-CRM
-SEARCH +
-ADS
SOUND
-VOICE SEARCH
-MUSIC GEN
-TRANSLATION
TIME SERIES
-HEALTH DATA
-SENSORS
-FINANCE
Deep Learning 활용 사례 - 의료
-VUNO , Lunit
-B2B 솔루션 판매 가능
(자료화면 - VUNO)
Deep Learning 활용 사례 - E-Commerce
-버즈니 샷핑- -핀터레스트- -알리바바 타오바오-
Deep Learning 은 E-Commerce 에서 TEXT 검색을 보안 하는 필수 기능으로 부상
Deep Learning And Machine Intelligence Will Eat The World
-음성인식 솔루션
-자율주행 자동차
-드론
-스마트 홈
남상협
justin@buzzni.com

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  • 7. -2006년 Pre-training (Hinton)으로 Weight 와 Bias 를 잘 초기화 하는 방법 등장 (이전에는 random 하게 초기화 하였음) -unlabeled big data 를 넣어 훈련 -Raw Data 를 그대로 넣고, 각 layer 들이 하나의 Feature Extractor 로써 작용하여 자동으로 Feature 를 추출해주는 역할 - 편리성 대폭 향상 -GPGPU 의 등장으로 속도 대폭 향상 What Happened? Why Now? MORE DATA FASTER HARDWARE BETTER ALGORITHMS DEEP LEARNING WORKS FOR ENTERPRISE
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