- 작성자가 질문을 받을 수 있는 게시판입니다.
- AMA는 Ask me anything (무엇이든 물어보세요)라는 뜻입니다.
Date | 17/07/03 20:19:29 |
Name | [익명] |
Subject | ai 연구원입니다 질문 받아요 |
대기업-> 중소기업-> 대기업-> 유력IT회사 옮겨 다닌 사람입니다 역마살이 끼었는지 자꾸 옮기게 되네요 이젠 마음잡고(?) 다녀야죠^^ 질문받아요~ 0
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http://m.koreahealthlog.com/news/articleView.html?idxno=3796
찾아보니 이렇게 나오는 군요
제가 하고 있는 ai는 수많은 ai분야중에 딥러닝을 통한 분야이고 2012년 ImageNet을 통해 폭발적으로 성장을 경험한 그 것이기도 하죠
블루브레인 프로젝트는 2010에 ibm에서 시작했다고 나왔네요
딥러닝과의 접점이 있는지는 모르겠습니다만 의료영상 분야에서 ibm이 만든 왓슨은 꽤 성과가 있는 것으로 알려지고 있습니당
그 이상 말씀드릴게 없군요!
찾아보니 이렇게 나오는 군요
제가 하고 있는 ai는 수많은 ai분야중에 딥러닝을 통한 분야이고 2012년 ImageNet을 통해 폭발적으로 성장을 경험한 그 것이기도 하죠
블루브레인 프로젝트는 2010에 ibm에서 시작했다고 나왔네요
딥러닝과의 접점이 있는지는 모르겠습니다만 의료영상 분야에서 ibm이 만든 왓슨은 꽤 성과가 있는 것으로 알려지고 있습니당
그 이상 말씀드릴게 없군요!
요 근래 몇년사이 많은 발전을 이루었습니다 알파고로 대표되는 많은 경우의 수 문제를 해결했으므로 기대가 큰건 사실이죠
30년이면 정말 긴 시간입니다. 향후 5년도 예측하라고 하면 정말 어렵습니다
인체의 인지와 관련된 다만 상당한 부분이 기계로 대체 될것은 분명해 보입니다
공각기동대 같은 데서 보이는 전뇌해킹도 불가능해 보이진 않을 듯 합니다
전자공학에서 배우는 센서와 액츄에이터로 대표되는 자동화시스템이 ai의 스마트함을 덧입어서 인류에 큰 변화를 가져올 것은 분명히 확신하겠습니다만,
우리 선배들이 우려했던 여러 사회적... 더 보기
30년이면 정말 긴 시간입니다. 향후 5년도 예측하라고 하면 정말 어렵습니다
인체의 인지와 관련된 다만 상당한 부분이 기계로 대체 될것은 분명해 보입니다
공각기동대 같은 데서 보이는 전뇌해킹도 불가능해 보이진 않을 듯 합니다
전자공학에서 배우는 센서와 액츄에이터로 대표되는 자동화시스템이 ai의 스마트함을 덧입어서 인류에 큰 변화를 가져올 것은 분명히 확신하겠습니다만,
우리 선배들이 우려했던 여러 사회적... 더 보기
요 근래 몇년사이 많은 발전을 이루었습니다 알파고로 대표되는 많은 경우의 수 문제를 해결했으므로 기대가 큰건 사실이죠
30년이면 정말 긴 시간입니다. 향후 5년도 예측하라고 하면 정말 어렵습니다
인체의 인지와 관련된 다만 상당한 부분이 기계로 대체 될것은 분명해 보입니다
공각기동대 같은 데서 보이는 전뇌해킹도 불가능해 보이진 않을 듯 합니다
전자공학에서 배우는 센서와 액츄에이터로 대표되는 자동화시스템이 ai의 스마트함을 덧입어서 인류에 큰 변화를 가져올 것은 분명히 확신하겠습니다만,
우리 선배들이 우려했던 여러 사회적인 문제 즉, 분배/소유, 직업의 대체, 비인간화/탈인간화, 생명 혹은 인격의 재정의 등 여러 인문학적인 문제들이 해결되느냐에 따라 다르지 않을 까 싶어요
적어도 약사나 법관, 회계사, 세무사 정도는 인공지능이 간단히 대체 하지 않을까 하는 (30년 내) 생각은 듭니다
다만 직업은 언제나 이익단체의 정치력과도 관련이 있으므로 실제는 어떻게 될지 모르죠
인간의 대처에 대응가능한 기계가 나오려면 30년이 부족하지 않을까 하는게 제 생각이긴 합니다
30년이면 정말 긴 시간입니다. 향후 5년도 예측하라고 하면 정말 어렵습니다
인체의 인지와 관련된 다만 상당한 부분이 기계로 대체 될것은 분명해 보입니다
공각기동대 같은 데서 보이는 전뇌해킹도 불가능해 보이진 않을 듯 합니다
전자공학에서 배우는 센서와 액츄에이터로 대표되는 자동화시스템이 ai의 스마트함을 덧입어서 인류에 큰 변화를 가져올 것은 분명히 확신하겠습니다만,
우리 선배들이 우려했던 여러 사회적인 문제 즉, 분배/소유, 직업의 대체, 비인간화/탈인간화, 생명 혹은 인격의 재정의 등 여러 인문학적인 문제들이 해결되느냐에 따라 다르지 않을 까 싶어요
적어도 약사나 법관, 회계사, 세무사 정도는 인공지능이 간단히 대체 하지 않을까 하는 (30년 내) 생각은 듭니다
다만 직업은 언제나 이익단체의 정치력과도 관련이 있으므로 실제는 어떻게 될지 모르죠
인간의 대처에 대응가능한 기계가 나오려면 30년이 부족하지 않을까 하는게 제 생각이긴 합니다
일단 해보시는게...
가장 간단한 데이터는 mnist + tensorflow 로 해보심 됩니다
다만 쿠다 되는 그래픽카드가 있어야 되긴하지만요.
분류해야할 클래스가 100개보다 적다면 90%의 accuracy 얻는 것은 어렵지 않습니다
데이터셋은 경우에 따라 천차 만별입니다
클래스 수, 사용네트워크의 파라미터수, 분류하려는 대상의 복잡성 등등에 따라 다르죠
제가 쓰는건 클래스당 100개정도? 됩니다
모든것에 앞서서 파이썬을 먼저하셔야 됩니다
당연하지만 딥러닝 자체로만 뭔가를 할수는 없고 도메인 지식과 결합되어... 더 보기
가장 간단한 데이터는 mnist + tensorflow 로 해보심 됩니다
다만 쿠다 되는 그래픽카드가 있어야 되긴하지만요.
분류해야할 클래스가 100개보다 적다면 90%의 accuracy 얻는 것은 어렵지 않습니다
데이터셋은 경우에 따라 천차 만별입니다
클래스 수, 사용네트워크의 파라미터수, 분류하려는 대상의 복잡성 등등에 따라 다르죠
제가 쓰는건 클래스당 100개정도? 됩니다
모든것에 앞서서 파이썬을 먼저하셔야 됩니다
당연하지만 딥러닝 자체로만 뭔가를 할수는 없고 도메인 지식과 결합되어... 더 보기
일단 해보시는게...
가장 간단한 데이터는 mnist + tensorflow 로 해보심 됩니다
다만 쿠다 되는 그래픽카드가 있어야 되긴하지만요.
분류해야할 클래스가 100개보다 적다면 90%의 accuracy 얻는 것은 어렵지 않습니다
데이터셋은 경우에 따라 천차 만별입니다
클래스 수, 사용네트워크의 파라미터수, 분류하려는 대상의 복잡성 등등에 따라 다르죠
제가 쓰는건 클래스당 100개정도? 됩니다
모든것에 앞서서 파이썬을 먼저하셔야 됩니다
당연하지만 딥러닝 자체로만 뭔가를 할수는 없고 도메인 지식과 결합되어야 의미있는 결과를 만들수 있어요
그러니 두려워마시고 도전하시길 권유드려요
가장 간단한 데이터는 mnist + tensorflow 로 해보심 됩니다
다만 쿠다 되는 그래픽카드가 있어야 되긴하지만요.
분류해야할 클래스가 100개보다 적다면 90%의 accuracy 얻는 것은 어렵지 않습니다
데이터셋은 경우에 따라 천차 만별입니다
클래스 수, 사용네트워크의 파라미터수, 분류하려는 대상의 복잡성 등등에 따라 다르죠
제가 쓰는건 클래스당 100개정도? 됩니다
모든것에 앞서서 파이썬을 먼저하셔야 됩니다
당연하지만 딥러닝 자체로만 뭔가를 할수는 없고 도메인 지식과 결합되어야 의미있는 결과를 만들수 있어요
그러니 두려워마시고 도전하시길 권유드려요
둘다 의료영상 하는 곳인가요?
저희쪽 도메인이 아니어서 별 정보가 없습니당
루닛은 제가 저기 위에 말씀드렸던 이미지넷 챌린지 2015 5위에 올랐네요 기술력이 있는 곳이군요
죄송죄송^^;;
아 다만 모든 도메인중에 특히 의료쪽은 ...
데이터셋 모으기가 어렵죠 미쿡처럼 보험회사가 다 쥐고 흔드는 곳이 아닌담에야 우리같이 개인정보에 민감한 나라들은 한곳에 개인 영상을 모으기가 쉽지가 않아요
오히려 기술력보단 이런쪽이 더 관건이 아닐까 싶슾셉슾...
아 그리고 임상관련 테스트에서도 의느님 도움이 절대적일 것 같은데... 더 보기
저희쪽 도메인이 아니어서 별 정보가 없습니당
루닛은 제가 저기 위에 말씀드렸던 이미지넷 챌린지 2015 5위에 올랐네요 기술력이 있는 곳이군요
죄송죄송^^;;
아 다만 모든 도메인중에 특히 의료쪽은 ...
데이터셋 모으기가 어렵죠 미쿡처럼 보험회사가 다 쥐고 흔드는 곳이 아닌담에야 우리같이 개인정보에 민감한 나라들은 한곳에 개인 영상을 모으기가 쉽지가 않아요
오히려 기술력보단 이런쪽이 더 관건이 아닐까 싶슾셉슾...
아 그리고 임상관련 테스트에서도 의느님 도움이 절대적일 것 같은데... 더 보기
둘다 의료영상 하는 곳인가요?
저희쪽 도메인이 아니어서 별 정보가 없습니당
루닛은 제가 저기 위에 말씀드렸던 이미지넷 챌린지 2015 5위에 올랐네요 기술력이 있는 곳이군요
죄송죄송^^;;
아 다만 모든 도메인중에 특히 의료쪽은 ...
데이터셋 모으기가 어렵죠 미쿡처럼 보험회사가 다 쥐고 흔드는 곳이 아닌담에야 우리같이 개인정보에 민감한 나라들은 한곳에 개인 영상을 모으기가 쉽지가 않아요
오히려 기술력보단 이런쪽이 더 관건이 아닐까 싶슾셉슾...
아 그리고 임상관련 테스트에서도 의느님 도움이 절대적일 것 같은데 어떨지 모르겠네요. 벤처나 스타트업의 존망은 기술보단 다른 인자가 더 크게 작용하는 경우도 많아서요..
저희쪽 도메인이 아니어서 별 정보가 없습니당
루닛은 제가 저기 위에 말씀드렸던 이미지넷 챌린지 2015 5위에 올랐네요 기술력이 있는 곳이군요
죄송죄송^^;;
아 다만 모든 도메인중에 특히 의료쪽은 ...
데이터셋 모으기가 어렵죠 미쿡처럼 보험회사가 다 쥐고 흔드는 곳이 아닌담에야 우리같이 개인정보에 민감한 나라들은 한곳에 개인 영상을 모으기가 쉽지가 않아요
오히려 기술력보단 이런쪽이 더 관건이 아닐까 싶슾셉슾...
아 그리고 임상관련 테스트에서도 의느님 도움이 절대적일 것 같은데 어떨지 모르겠네요. 벤처나 스타트업의 존망은 기술보단 다른 인자가 더 크게 작용하는 경우도 많아서요..
ㅎㅎ 우문에 좋은 대답 감사합니다. 모두가 문제를 알고 있지만, 아무도 풀려고 하지 않는게 바로 이쪽이지요. 차라리 박근혜정부가 1년 더 버텼으면 모르겠지만 이젠 키워드가 바뀌어 버렸으니 답답할 따름입니다.
http://biz.chosun.com/site/data/html_dir/2017/05/15/2017051501150.html
http://biz.chosun.com/site/data/html_dir/2017/05/15/2017051501150.html
업무중이라 잘 쓰기가 힘든점 양해바랍니다
1) 제가 언어쪽을 하지 않아서 잘 모르지만, 영 틀린 얘기는 아닌 것 같습니다 뉴스를 확인해보고 다시 말씀드릴 수 있을 듯하네요. 제가 아는바로는 language model을 수십 수백만에 이르는 문장으로 학습시키면 텍스트로 기호화 할수 있죠. 그렇다고 기계가 그걸 이해해서 표현하는 건 아니고요. 간단하게 표현하면 영어 첨 배울때 1형식은 주어+동사 로 이루어진다는 류의 규칙들이 데이터를 통해 정형화 혹은 패턴화되어 모델이 학습되는 것이죠.
만일 데이터에 우리가 알지못하는 패턴이 있을... 더 보기
1) 제가 언어쪽을 하지 않아서 잘 모르지만, 영 틀린 얘기는 아닌 것 같습니다 뉴스를 확인해보고 다시 말씀드릴 수 있을 듯하네요. 제가 아는바로는 language model을 수십 수백만에 이르는 문장으로 학습시키면 텍스트로 기호화 할수 있죠. 그렇다고 기계가 그걸 이해해서 표현하는 건 아니고요. 간단하게 표현하면 영어 첨 배울때 1형식은 주어+동사 로 이루어진다는 류의 규칙들이 데이터를 통해 정형화 혹은 패턴화되어 모델이 학습되는 것이죠.
만일 데이터에 우리가 알지못하는 패턴이 있을... 더 보기
업무중이라 잘 쓰기가 힘든점 양해바랍니다
1) 제가 언어쪽을 하지 않아서 잘 모르지만, 영 틀린 얘기는 아닌 것 같습니다 뉴스를 확인해보고 다시 말씀드릴 수 있을 듯하네요. 제가 아는바로는 language model을 수십 수백만에 이르는 문장으로 학습시키면 텍스트로 기호화 할수 있죠. 그렇다고 기계가 그걸 이해해서 표현하는 건 아니고요. 간단하게 표현하면 영어 첨 배울때 1형식은 주어+동사 로 이루어진다는 류의 규칙들이 데이터를 통해 정형화 혹은 패턴화되어 모델이 학습되는 것이죠.
만일 데이터에 우리가 알지못하는 패턴이 있을수도 있다고 가정한다면 5형식 까지 배웠던 우리는 기계가 만든 6형식, 7형식 등등 을 보고 이상하게 생각할 수도 있습니다
다만 그건 별난게 아니라 인간이 생소하게 여길 뿐이지 그냥 있던것들의 새로운 조합 정도로 이해하면 될것 같습니다
버전업돤 알파고의 패턴들도 결국 자기네들끼리 해보다가 아 이게 괜찮은 패턴이구나! 하면서 loss를 줄이는 방향으로 가다보니 형성된 것일거고 결국 사람이 두는 방식이랑 좀 달라지게 된 것 같습니다
2)는 그정도로 생각하는 것은 좀 비약이 있을 것 같아요 1)에 대한 대답으로도 답이 되지 않을까 싶습니다
1) 제가 언어쪽을 하지 않아서 잘 모르지만, 영 틀린 얘기는 아닌 것 같습니다 뉴스를 확인해보고 다시 말씀드릴 수 있을 듯하네요. 제가 아는바로는 language model을 수십 수백만에 이르는 문장으로 학습시키면 텍스트로 기호화 할수 있죠. 그렇다고 기계가 그걸 이해해서 표현하는 건 아니고요. 간단하게 표현하면 영어 첨 배울때 1형식은 주어+동사 로 이루어진다는 류의 규칙들이 데이터를 통해 정형화 혹은 패턴화되어 모델이 학습되는 것이죠.
만일 데이터에 우리가 알지못하는 패턴이 있을수도 있다고 가정한다면 5형식 까지 배웠던 우리는 기계가 만든 6형식, 7형식 등등 을 보고 이상하게 생각할 수도 있습니다
다만 그건 별난게 아니라 인간이 생소하게 여길 뿐이지 그냥 있던것들의 새로운 조합 정도로 이해하면 될것 같습니다
버전업돤 알파고의 패턴들도 결국 자기네들끼리 해보다가 아 이게 괜찮은 패턴이구나! 하면서 loss를 줄이는 방향으로 가다보니 형성된 것일거고 결국 사람이 두는 방식이랑 좀 달라지게 된 것 같습니다
2)는 그정도로 생각하는 것은 좀 비약이 있을 것 같아요 1)에 대한 대답으로도 답이 되지 않을까 싶습니다
1. 가능할것 같습니다만... 이것은 기계의 발전 보다는 뇌과학 및 생물학 유전학 해부학 등등의 다양한 기술이 함께 발전되어야 해결 가능한 것 같아서요 45년이 되면 될지...
2 지금도 자연스럽게 걷는 로봇이 있지 않나요? 일본 혼다나 소니에서 만든걸 본것도 같은데... 보스턴 다이내믹스사 제품은 다들 역관절 이더라고요 좀 이상하긴한데 그게 효율적인가봐요
3 언어번역은 현재의 딥러닝 기술로도 많이 발전했죠 네입어의 파파고 한번 깔아서 해보심이 ㅎㅎ
근데 영어 - 한국어 일어 - 한국어 등등의 조합에서 정말 희귀한 조합, 즉 ... 더 보기
2 지금도 자연스럽게 걷는 로봇이 있지 않나요? 일본 혼다나 소니에서 만든걸 본것도 같은데... 보스턴 다이내믹스사 제품은 다들 역관절 이더라고요 좀 이상하긴한데 그게 효율적인가봐요
3 언어번역은 현재의 딥러닝 기술로도 많이 발전했죠 네입어의 파파고 한번 깔아서 해보심이 ㅎㅎ
근데 영어 - 한국어 일어 - 한국어 등등의 조합에서 정말 희귀한 조합, 즉 ... 더 보기
1. 가능할것 같습니다만... 이것은 기계의 발전 보다는 뇌과학 및 생물학 유전학 해부학 등등의 다양한 기술이 함께 발전되어야 해결 가능한 것 같아서요 45년이 되면 될지...
2 지금도 자연스럽게 걷는 로봇이 있지 않나요? 일본 혼다나 소니에서 만든걸 본것도 같은데... 보스턴 다이내믹스사 제품은 다들 역관절 이더라고요 좀 이상하긴한데 그게 효율적인가봐요
3 언어번역은 현재의 딥러닝 기술로도 많이 발전했죠 네입어의 파파고 한번 깔아서 해보심이 ㅎㅎ
근데 영어 - 한국어 일어 - 한국어 등등의 조합에서 정말 희귀한 조합, 즉 인도 시골의 천명정도만 쓰는 언어-아마존 구석의 500명이 쓰는 언어 간의 번역이라면 아마 100년 지나도 안되지 않을까 싶어요 디지털화된 데이터가 아주 부족하죠 그냥 기술이상의 여러 문제가 있을 것 같고요
그냥 영어-독일어 이런 구조가 유사한 수준이라면 몇년내 꽤 쓸만한 번역기가 나올거 같아요
영어-일어 도 영미권의 애니덕후들의 노력(?)으로 상당히 기계번역 품질이 좋다고...
2 지금도 자연스럽게 걷는 로봇이 있지 않나요? 일본 혼다나 소니에서 만든걸 본것도 같은데... 보스턴 다이내믹스사 제품은 다들 역관절 이더라고요 좀 이상하긴한데 그게 효율적인가봐요
3 언어번역은 현재의 딥러닝 기술로도 많이 발전했죠 네입어의 파파고 한번 깔아서 해보심이 ㅎㅎ
근데 영어 - 한국어 일어 - 한국어 등등의 조합에서 정말 희귀한 조합, 즉 인도 시골의 천명정도만 쓰는 언어-아마존 구석의 500명이 쓰는 언어 간의 번역이라면 아마 100년 지나도 안되지 않을까 싶어요 디지털화된 데이터가 아주 부족하죠 그냥 기술이상의 여러 문제가 있을 것 같고요
그냥 영어-독일어 이런 구조가 유사한 수준이라면 몇년내 꽤 쓸만한 번역기가 나올거 같아요
영어-일어 도 영미권의 애니덕후들의 노력(?)으로 상당히 기계번역 품질이 좋다고...
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