딥러닝 사례
바이두(Baidu)의 음성 인식
중국의 구글이라 불리는 바이두(Baidu)는 2014년 딥러닝 기술 중 하나인 순환 신경망(RNN)을 이용한 음성인식 프로그램인 딥 스피치(Deep Speech)를 발표하고, 2015년에는 한층 개선된 딥 스피치2를 선보입니다.
딥 스피치는 다른 음성인식 프로그램에 비해 개인의 말투, 사투리, 소음이 심한 환경에서의 음성 인식 정확도를 97%까지 높였습니다.
중국어를 스마트폰에서 입력할 때 딥 스피치를 이용하면 손으로 입력할 때보다 2.8배 빠르고 오타는 60%가량 줄일 수 있다는 통계를 보여줍니다.
페이스북(Facebook)의 얼굴 인식
인공지능의 대가인 얀 레쿤(Yann Lecun) 교수가 이끄는 페이스북 인공지능 팀은 딥러닝 알고리즘을 활용하여 얼굴 인식 알고리즘인 딥페이스(DeepFace)를 개발합니다. 딥페이스는 두 사진에 찍힌 인물이 동일인물인지를 판단하는 프로그램으로 그 정확도가 인간의 눈으로 판단하는 정확도(97.53%)와 거의 비슷한 97.25%에 달합니다.
딥페이스는 정확한 얼굴 분석을 위하여 동물의 중추신경계를 모방해 만든 인공신경망을 분석에 활용하고 있으며, 카메라에 비친 얼굴을 바탕으로 해당 얼굴의 입체를 유추하여 만든 가상 얼굴을 회전시켜 얼굴의 각도를 수정합니다. 이렇게 얻은 가상의 얼굴을 다른 사진의 얼굴과 비교 대조하여 결과를 얻게 됩니다.
이렇게 페이스북은 딥러닝이 적용된 딥페이스 알고리즘으로 전 세계 이용자의 얼굴을 인식하여 특정하고 있습니다.
넷플릭스(Netflix)의 영화 추천
미국 내에서 영화나 TV 드라마 DVD를 온라인으로 대여해 주던 넷플릭스(Netflix)는 현재 인터넷을 통한 실시간 영상 서비스(VOD)를 전세계적으로 제공하는 글로벌 회사로 거듭났습니다.
넷플릭스에서는 현대인의 바쁜 생활 패턴 속에서 보고 싶은 영화를 고르는 행위도 하나의 스트레스가 될 수 있다라는 생각으로 이용자 개개인의 취향에 맞는 영화를 자동으로 추천해 주는 시스템을 만들기로 합니다. 이를 위해 넷플릭스는 자체적으로 영화 추천 엔진인 씨네매치(CineMatch)를 개발하지만, 처음에는 그 성능이 매우 좋지 않았습니다.
이에 넷플릭스에서는 딥러닝 기술을 활용하여 추천 엔진의 이용자별 정확도 향상에 꾸준히 힘을 쏟은 결과, 현재는 이용자가 가장 만족할만한 콘텐츠를 추천하여 이용자들의 만족도가 매우 높은 기업이 되었습니다.
구글(Google)의 인공지능 화가
구글은 알파고의 성공에 힘입어 인간 고유 영역으로만 여겨져 오던 문학, 미술, 음악 등의 예술 분야에도 그 도전장을 내밀고 있습니다.
딥드림(DeepDream)으로 명명된 구글의 컴퓨터 비전 알고리즘은 컨볼루션 신경망(CNN)을 활용하여 다양한 이미지를 인식하고 저장한 뒤 해당 이미지의 특징을 뽑아내어 새로운 이미지로 재구성해줍니다. 딥드림은 학습된 이미지들의 특징을 시각화하고 이를 입력된 이미지와 결합함으로써 환각적인 이미지를 만들어주는 것입니다.
정교한 분석이나 계산이 필요한 분야에만 활용될 것으로 예상되던 인공지능이 인간의 창의력을 바탕으로 한 분야까지 점차 그 영역을 넓혀가고 있는 것입니다.
