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스퀘어 신퀴 아, 코다스 딥러닝이잖아. 이거 꽤 고증 괜찮아보여.ㅋㅋㅋ
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2018.11.16 01:06
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딥러닝 공부했던 사람이고 옆 테이블에서 딥러닝 연구중임.


사람들이 AI라고 하면 뭔가 만능이라고 생각하잖아.ㅋ

무서워! 만능이야!! 엉어!


1. 현재 딥러닝 기술은 하나의 문제만 풀 수 있다.


사실 지금 딥러닝 기술은 주제가 정해진 상황에서 다른 주제로 적용은 힘들어. 구성 자체가.

내가 A,b,c로 딥러닝 하면 가나다라 못 알아먹는 거.


병리학적인 딥러닝 시스템이 코다스가 화학적 분석은 못하는거랑 같음. 


2. 결국 데이터에 따라 갈린다.

결국 딥러닝 구조도 구조인데 구조 안에 들어가서 학습 시키는 데이터의 종류가 중요함

이 데이터의 양이 많으면 많을 수록 결과가 맞을 확률은 올라감.

데이터가 많다는 건 다양한 상황에 적응할 수 있다는 거. 하지만 아예 생판 다른 상황이면 얘도 실수 하거든. 


1화에처럼 과거 의료 기록이 안들어가면 오류 나듯이.


3. 딥러닝은 데이터에 매우 밀접하게 엮여져 있음. 

그게 딥러닝의 장점이자 오류

이걸 해결하기 위해서 몇만건의 데이터를 돌려서 커버치려고함. 또 구조도 바꾸어서 커버 치려고 하고. 

일반적인 건 잘할 수 있음 하지만 결국 확률임. 아웃라이어면 문제가 생길 수 있어. 희귀병이라던가...희귀병이라던가 없던 케이스라던가.


4. 결국 딥러닝은 확률임. 

사람이 할 수 없는 계산의 반복을 통해서 정답을 맞출 확률을 늘려가는 작업임.

그 계산의 반복을 위해서 그래픽 카드 쓰는 거거든. 

1% 올리려고 데이터 수집 어마무시하게 하는 거고





보면서 느낀건

작가가 딥러닝에 대한 기본 이해가 가장 잘 되어 있어. 내가 본 드라마 중에 최고임. 


딥러닝이 만능이 아닌걸 엔지니어가 아닌데 꽤 뚫고 있음.ㅋㅋㅋㅋㅋ

컴터쪽 전공자로서 이정도로 파고드는 드라마 처음이라 행복함.ㅠㅠ


그 빈 공간을 진우가 파고 들거 생각하니 좋네.ㅎㅎ

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