[음악]
딥러닝이 이미지넷 대회에 큰 영향을
끼친 걸 보았습니다
150만 개의 이미지를 딥 신경망에 집어넣어서
카테고리 천 개를 놀라운 성능으로 예측했죠
이제 어떤 종류의 카테고리가 있었고
예측이 얼마나 대단했는지를 보겠습니다
예를 하나 들겠습니다
이미지넷 데이터 세트의 AlexNet 프레임인데
웹사이트에서 검색할 수 있게 해뒀습니다
이미지를 클릭할 때마다 서비스로 전송되는데
GPU에 집어넣고 예측을 받아 돌려줍니다
이 이미지를 클릭하면
아마존 AWS에 호스팅 중인 서비스에 전송됩니다
예측이 여기 반환됩니다
감춰져 있는데 클릭하면 나옵니다
이 이미지가 뭔지 불분명하게 보이지만
클릭해보면 주차 요금 징수기라고 오른쪽에 나옵니다
두 번째 예측은 자물쇠네요 그렇게 보이기도 합니다
주차 요금 징수기가 맞습니다
아주 멋지죠
다른 예를 보여드리죠
이걸로 합시다
아마존 AWS로 갔다 예측이 돌아옵니다
제 예측으로는 스크린, 모니터, 오실리스코프인데 모니터라고 하네요
스크린과 모니터의 차이가 뭔지 모르겠지만요
다양한 이미지가 있는데 몇 개 클릭해보죠
이걸 클릭하면 전송됩니다
알고리즘은 저어새라고 하는데
맞습니다 훌륭하군요
마지막으로 여기 이걸 클릭하면
딥러닝 서비스로 전송되고 GPU가
맥주병, 탄산음료병이라고 알려줍니다 실제론 맥주병입니다
이 모든 이미지는 이미지넷 데이터 세트에 있었습니다
데이터 세트에 없는 이미지를 보내려면
이걸 클릭해서 서비스로 전송합니다
호스팅 되는 AWS로 말이지요
예측이 돌아왔는데 래브라도 리트리버랍니다 제 개입니다
[웃음] 회사 로고의
이 개입니다
원 데이터 세트에 없던 이미지도
예측이 가능함을 볼 수 있습니다
캡스톤 프로젝트에서 이미지 예측이 아닌
상품 이미지를 받아 딥러닝을 통한 추천을
하는 서비스를 호스팅합니다
이런 웹사이트를 만들어서 누구든 갖고 놀고,
사용해서 지금까지 배운 기계학습의 능력을 볼 수 있게 합니다
[음악]