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지난번 <실체가 손에 잡히는 딥러닝> 1편 "인공지능의 세계, 머신러닝과 딥러닝은 어떻게 등장했나" 에서는 인공지능과, 머신러닝, 딥러닝의 관계를 짧게 살펴보고, 2편, “인간의 뇌를 모방한 신경망, 그리고 딥러닝” 에서는 사람 뇌의 신경세포가 데이터를 처리하는 과정을 이성을 만났을 때 첫인상만으로 호감/비호감을 순식간에 판단하는 사례를 들어 인공적으로 모델링하여 컴퓨터상에서 구현함으로써, 인공 신경망에서 딥러닝이 탄생했는가를 통해 딥러닝의 원리와 구조를 간단히 살펴봤습니다....

지난번 <실체가 손에 잡히는 딥러닝> 1편 "인공지능의 세계, 머신러닝과 딥러닝은 어떻게 등장했나" 에서는 인공지능과, 머신러닝, 딥러닝의 관계를 짧게 살펴보았는데요. 요즘 어쩌면 IT산업분야에서 가장 뜨거운 감자라고 할 수 있을 머신러닝과 딥러닝에 대한 팝잇 독자분들의 반응을 느낄 수 있었습니다. 감상을 접할 기회는 없었지만 독자분들의 따뜻한 성원에 힘입어 이번 2편에서는 딥러닝에 대해 조금씩 파고들어가 보겠습니다. 혹시 2편부터 접하시는 분들은 1편을 먼저 읽어 두면 도움이 될 것입니다....

얼마전 제가 번역한 실체가 손에 잡히는 딥러닝, 기초부터 실전 프로그래밍 (책만)이라는 책이 출간되었습니다. 저는 현재 대학교에서 머신러닝과 딥러닝을 이용해 데이터 분석과 인공지능 서비스 기획 업무를 진행하고 있는데, 마침 일본에서도 머신러닝과 딥러닝 분야의 베스트셀러에 오른 이 책을 출간하면서 딥러닝에 대해 전체적으로 정리할 수 있는 기회가 있었습니다.  이 경험을 바탕으로 앞으로 몇 편의 연재 글로 딥러닝이 무엇인지 최대한 쉽게 설명해 보려고 합니다....

Style Transfer를 해야 할 일이 생겨서 관련 자료를 정리하고, 주요 논문은 가능하면 직접 코딩하거나 이미 짜여진 코드를 분석하기로 마음 먹었다. 따라갈 로드맵은 Lunit Tech Blog의 Style Transfer을 참고했다....

이번 포스팅에서는 딥러닝 프레임워크 중, Real Time Detection &amp; Recognition으로 유명한 YOLO Darknet(번역) (논문 원본)의 구성, 설치 및 사용방법에 대해서 포스팅하겠습니다....

이번 포스팅에는 R의 객체를 다루는 것을 집중적으로 알아본다. 기본적으로 코드예제가 많다. 이유는 코드를 이해 혹은 실습해보는 것이 R을 익히는데 가장 빠른 길이라 생각하기 때문이다. 또한 지금 배우지 않더라도 필요할 때 찾아서 쓰는 것도 코드가 가장 빠를 것이다. 코드중심의 설명이기 때문에 본문 보다는 코드의 주석이 집중적으로 추가되어 있으니 참고 바란다....

페이스북에 친구들의 사진을 등록하면, 친구 얼굴을 인식하여 이름을 자동으로 태그해준다. 페이스북 얼굴 인식 기술의 정확도는 97.35%정도라고 하는데, 이 정도 수준이면 안면 인식 장애가 있는 나 같은 사람보다도 뛰어나다. of_facebook_face_auto_tagging (그림 출처: Machine Learning is Fun! Part 4: Modern Face Recognition with Deep Learning) 이 글에서는 딥러닝 기반의 얼굴 인식 라이브러리인 OpenFace를 사용하여 엑소 오빠들 사진에서 멤버들의 얼굴을 인식해서 이름을 자동으로 태그하는 방법을 소개한다....