Deep Learning 3 : 문제 해결 (Solving Problems Big and Small)

– Deep Learning 3 : Solving Problems Big and Small (문제 해결)

 

Many companies today have made deep learning a central part of their machine learning toolkit.
오늘날 많은 회사들은 딥 러닝을 그들의 기계 학습 툴킷의 핵심적인 부분으로 만들고 있다.

Facebook, Baidu, Microsoft, and Google are all using deep learning in their products and pushing their research forward.
페이스북, 바이두, 마이크로소프트, 구글은 그들의 상품이나 연구 분야에 딥 러닝을 이용하고 있다.

It’s easy to understand why.
이유는 단순하다.

Deep learning shines wherever there is lots of data and complex problems to solve.
많은 데이터와 해결해야할 복잡한 문제들이 있는 곳 어디에나 딥 러닝은 해결책이 되기 때문이다.

And all these companies are facing lots of complicated problems, like understanding what’s in an image to help you find it, or translating a document into another language that you can speak.
그리고 이런 회사들은
당신이 어떤 이미지를 찾는지 이해하는 것, 당신이 사용하는 언어에서 다른 언어로 문서를 변역하는 것과 같은 수많은 복잡한 문제들과 마주하고 있다.

In this class, we’ll explore a continuum of complexity, from very simple models to very large ones that you’ll still be able to train in minutes on your personal computer to do very elaborate tasks.
이번 강의에서는 매우 단순한 모델부터 매우 커다란 것까지 복잡성의 연속성(a continuum of complexity)을 탐험할 것이다.  그것은 매우 정교한 작업들을 수행하기 위한 훈련이며, 당신의 컴퓨터와 단 몇분간의 시간만 있으면 된다.

Like predicting the meaning of words or classifying images.
마치 단어 의미 추측이나 이미지 분류 작업 같은것 말이다.

One of the nice things about deep learning is that it’s really a family of techniques that adapts to all sorts of data and all sorts of problems, all using a common infrastructure and a common language to describe things.
딥 러닝의 장점 중 하나는 모든 종류의 데이터와 문제들, 모든 사회기반시설과 언어의 사용성 설명을 위해 적용되는 기술 분야라는 것이다.

When I began working in machine learning, I was doing research on speech recognition.
내가 머신 러닝을 시작할 무렵, 나는 음성 인식 연구를 진행하고 있었다.

Whenever I met someone working on computer vision or natural language processing, we had very little in common to talk about.
그 시절 컴퓨터 비젼이나 자연 언어 처리 작업을 하고 있는 누군가를 만났을 때, 우리는 별로 이야기를 나누지 않았다.

We used different acronyms, different techniques, and collaboration was pretty much impossible.
우리는 다른 약어(acronyms)와 다른 기술을 사용했고, 협업은 완전히 불가능했다.

Deep learning really changed that.
그러나 딥 러닝은 이것들을 완전히 바꿔놓았다.

The basic things that you will learn in this class are applicable to almost everything, and will give you a foundation that you can apply to many, many different fields.
이 강의에서 배우게 될 가장 기본적인 것은 모든 것들에 적용하는 것이다. 또한 당신은 아주 매우 다른 분야에 적용할 수 있는 기반을 닦을 것이다.

You’ll be part of a fast growing community of researchers, engineers, and data scientists who share a common, very powerful set of tools.
당신은 빠르게 성장하고 있는, 매우 강력한 도구를 공유하는 연구자, 엔지니어, 데이터 과학자들의 커뮤니티에 소속될 것이다.


초급도 안되는 번역/의역 입문자 입니다.
잘못된 번역이나 의역은 지적해 주시면 감사히 듣고, 정정하도록 하겠습니다.