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딥러닝의 정확도

딥러닝은 2006년 이후 벤치 마크 데이터 세트의 기록을 잇달아 갱신 해 왔습니다. 수 많은 경쟁에서 딥러닝 알고리즘의 유일한 상대는 자기 자신뿐입니다. 다음은 딥러닝의 능력과 지속적인 발전을 보여주는 몇 가지 보고서와 자료입니다.

  • MNIST: DropConnect를 사용한 신경망의 정규화; 0.21%의 오류
  • DeepFace: 기계의 얼굴인식 정확도를 인간 수준으로 향상; 와일드 (LFW) 데이터 세트에서 97.35 %의 정확도에 도달하며 현재 수준의 오류를 27 % 이상 줄여 인간 수준에 근접합니다 (~ 97.53 %).
  • Andrew Ng은 2011 년에 열린 딥러닝 좌담에서 많은 분야에서 딥러닝이 이룬 정확성에 대한 비약적인 발전 에 대해 언급하였습니다.
  • 최근에는 Ng의 Baidu팀은 음성 및 이미지 인식 분야에서 획기적인 발전을 했습니다.
  • Deep Speech는 현재까지 최고로 알려진 Hub5’00이라는 데이터 세트를 기반으로 한 학술 음성 인식 모델을 약 9 % 이상을 넘어섰으며, 소음이 심한 환경에서도 81 %의 정확도를 입증하여 최고로 알려진 알고리즘을 능가하였습니다.
  • Google은 2014 년 ImageNet 대회에서 딥 네트워크를 사용하여 6.66 %의 오류율을 기록했습니다.
  • CIFAR-10 데이터 세트 결과표
  • Rodrigo Benenson의 블로그는 CIFAR-10, CIFAR-100, STL-10, SVHN, ILSVRC2012 Task 1, Pascal VOC 2011 comp3, Caltech Pedestrians USA, INRIA Persons, MSRC-21, Leeds Sport Poses 및 중요한 개체 탐지 벤치 마크를 포함하고 있습니다.
  • Google은 딥러닝 기반 음성 인식을 안드로이드 스마트 폰 운영 체제에 도입하여 단어 오류를 25 % 감소시켰습니다.
  • 현재 Enlite와 함께하는 Kaggle의 Jeremy Howard사장은, 2013년 대부분의 우승팀은 의사 결정 트리(렌덤 포레스트) 혹은 딥러닝을 사용해왔다고 말했습니다.
  • Pierre Sermanet은 Yann LeCun의 제자로 딥러닝 도서관을 사용하여 Kaggle에서 개VS고양이 경쟁에서 우승했습니다.
  • George Dahl 외 다수는 2012년 딥러닝을 통해 제약회사 Merck가 약물에 적합한 물질을 예측하는 데에 있어 그 능력을15% 향상시켰습니다.
  • 2013년 ImageNet 대회에 참가한 모든 참가자가 딥러닝을 사용했습니다.

Juergen Schmidhuber와 그의 팀이 딥 리커런트넷(recurrent nets)으로 승리한 대회 목록은 다음과 같습니다.

  • IJCNN 2011 교통 표지 공모전
  • ICPR 2012 경연 대회 “유방암 조직 검사에서의 유사 분열 검출 “ 이것은 유방암 사전 진단에 중요합니다. 인간의 능력으로는 유사 분열을 다른 조직과 구별하기가 매우 어렵기 때문입니다.
  • 두뇌 구조의 세분화를 목표로 하는 ISBI 2012 챌린지. 전자 현미경으로 촬영한 동물 두뇌의 얇은 조각들을 보면, 뉴런과 수상 돌기의 상세한 3D 모델 구축이 필요하다는 것을 알 수 있습니다.
  • ICDAR 2011 오프라인 중국어 필기 공모전의 우승팀은 팀원 중 그 누구도 중국어를 몰랐지만 경쟁에서 우승했습니다.
  • 온라인 독일 교통 표지 인식 경연 대회 (2011년 1 위와 2 위).
  • ICDAR 2009 아랍어 Connected 필체 공모전
  • ICDAR 2009 필기 페르시아어 / 아랍어 문자 인식 공모전 (idem).
  • ICDAR 2009 프랑스어 연결 필기 대회.

이밖에도 많은 기록이 있지만, 망가진 라디오처럼 들리기 시작할 수 있어 이만 줄입니다. :)

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