[해외IT트렌드] 딥러닝: 빅데이터의 지성

[Steve Jurvetson-DEEP THOUGHTS] 00:00~20:00

1. There is nothing to be excited about bigdata until we have methology. Bigdata only makes sense because of machine deep learning.

2. Beyond Engineering: The greatest achievement of our technology may well be the creation of tools that allow us to go beyond engineering that allow us to create more than we can understand.

1. 구체적인 방법론 없이는 빅데이터는 흥미로울 것이 없다. 빅데이터는 머신 딥 러닝과 함께 할 때에만 효용성이 있다.

2. 공학 기술을 넘어서: 우리의 기술에 있어서 가장 큰 성취는 아마도 도구의 만들어난다는 것입니다. 이는 우리가 이해하는 것보다 더 많은 것을 창조해날 수 있도록 합니다.

[Adam Berenzweig-Deep Learning] 20:00~40:00

1. Sometime deep learning is nothing more than when the machine learning hit bigdata.

2. Machine learning is a sort of pattern recognition.

3. Deep Learning is the bridge between physical learning and computer learning. For example you take a picture of something and buy or learn about it with your smartphone.

1. 딥 러닝 기술은 그저 머신 러닝이 빅 데이터와 만났을 때 일어나는 것일 뿐입니다.

2. 머신 러닝은 일종의 패턴의 인식이다.

3. 딥러닝은 실제 세계에서의 물리적 학습과 컴퓨터로 진행되는 학습을 이어주는 다리가 될 것이다. 예를 들어 어떤 것의 사진을 찍으면 그것을 사거나 그것에 대한 정보를 스마트 폰으로 학습하게 하는 것이다.

[Discusssion] 40:00~80:00(1:20:00)

1. neural networks is very philosophically satisfying

2. Deep learning transforms data to action.

1. 신경 망에 관련한 기술을 연구하는 것은 철학적으로 매우 만족스러운 일이다. 

2. 딥 러닝은 데이터를 실제 행동으로 이어지게 한다.