딥러닝:개요 편집하기 (부분)

===전망===
{| class="wikitable"
!전망
!기반
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|희망적 전망
|스마트스피커, 번역, 인식 등 실생활에서 접하고 있는 것들이 많다.
불량품 검출, 등에서 사용.

AI네오라는 아이가 석달 수익률이 10%가 조금 안되며 골드만삭스를 제쳤다.

'산타토익' 서비스. 영어학습에서 성공적으로 적용되고 있는 사례.
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|부정적 전망
|폐암진단정확도 18%, 자율자동차 사고 속출, 강아지와 머핀 사진, 베이글과 강아지, 강아지와 크로와상의 구분이 잘 되지 않는다.
사람처럼 구분하는 시기가 언제즘 올지 누구도 예측할 수 없다.

2015.6 폭스바겐 제조로봇 오작동으로 엔지니어 사망

2016.2 구글의 무인자동차는 시험주행 중 버스와 사고

2016.3 ms언어습득로봇이 인종차별적 표현을 사용하여 가동 중단

2016.7 미국 경비로봇 오작동으로 16개월 아기 공격

윤리적으로 민감한 상황에 인공지능 도입은 시기상조라는 의견.
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|종합
|오류가 나도 심각한 문제가 없으면서 단순반복작업을 대체할 수 있다.(온라인 광고 이미지 자동검수, 
복잡도가 높은 시스템을 대체하면서 인간의 업무에서 보조적인 역할은 충분히 해줄 수 있다.

2012 이미지분류대회에서 이전 우승작보다 10% 가량 높은 역량을 보이며 심층합성곱 기법이 주목받기 시작

2015년에 정확도가 96.4%로 이미지분류문제는 완전히 해결된 것으로 간주하게 되었다.

특성공학이 딥러닝으로 인해 자동화되었다.

CPU처리속도의 향상과, GPU의 발전으로 병렬처리능력 향상 등 하드웨어의 발전과, 인터넷의 성장으로 데이터의 대량수집이 가능하게 되었다.
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