Page 12 -

구글 딥마인드는 영국에 있는 인공지능 기업으로 알파고를 개발한 것으로 유명합니다. 겐트
*
대학교 팀은 MRI 이미지에서 심장병을 진단하는 Kaggle 의 Second Annual Data Science
Bowl(2016년 3월 개최)에서도 준우승을 했고, 딥러닝을 이용하는 이미지 분석에서는 전 세
계 톱에 속하는 팀입니다.

Deep Sea 팀이 사용했던 예측 정확도를 더욱 향상시킨 기법은 4장 후반에서 소개합니다.

2 이 책에서 사용하는 데이터셋

이 책에서는 캘리포니아 공과대학교(줄여서 칼텍(Caltech))에서 제공하는 머신 러닝용 이미
**
지 데이터셋인 Caltech 101 을 사용합니다(그림 1-6 참고). 총 이미지의 개수는 8,677장이
고 300×200픽셀 전후의 컬러 이미지로 구성되어 있습니다. 이미지는 아코디언, 비행기, 닻

(anchor), 개미, 나무통 등 101개의 카테고리로 분류하여 각각 레벨을 붙여 놓았습니다.

그림 1-6 Caltech 101 웹 사이트

* 미국의 세계적인 통계대회 웹 사이트 : https://www.kaggle.com
** L. Fei-Fei, R. Fergus and P. Perona, Learning generative visual models from few training examples: an incremental Bayesian
approach tested on 101 object categories, IEEE. CVPR 2004, Workshop on Generative-Model Based Vision, 2004
http://www.vision.caltech.edu/Image_Datasets/Caltech101/

1장 이 책의 개요와 준비 19

딥러닝 부트캠프(본문)최종.indd 19 2017-12-06 오후 3:25:38