컴퓨터 비전에 대한 딥러닝의 두 가지 핵심 아이디어인 합성곱 신경망과 역전파는 이미 1989년에 소개되었습니다. 시계열을 위한 딥러닝의 기본인 LSTM(Long Short-Term Memory)알고리즘은 1997년에 개발되었고 그 이후로는 변화가 거의 없습니다. 왜 2013년 이후에 딥러닝이 부상하게 되었을까요? 지난 20년간 어떤 변화가 있었던 것일까요?
일반적으로 세가지 기술적인 힘이 머신 러닝의 진보를 이끌었습니다.
- 하드웨어
- 데이터셋과 벤치마크(banchmark)
- 알고리즘 향상
이 분야는 이론보다 실험을 통해서 성장해 왔기 때문에 새로운 아이디어를 실험할 (또는 종종 기존 아이디어를 확장하기 위해서) 적절한 데이터와 하드웨가 준비되어 있어야만 알고리즘이 발전할 수 있습니다. 머신 러닝은 주로 연필과 종이로 발전되는 수학이나 물리학이 아닙니다. 머신러닝은 하나의 공학(engineering science)입니다.
1990년대와 2000년대에 걸친 진짜 병목은 데이터와 하드웨어였습니다. 하지만 이 기간 동안 인터넷이 시작되었고, 게임 시장이 커지면서 고성능 그래픽 칩이 개발되었습니다.
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