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음성인식 API는 어떻게 사용하는가?  SKTelecom NUGU

이 포스팅은 RNNs(Recurrent Neural Networks), 특히 RNNs의 한 종류인 LSTM(Long Short-Term Memory)을 설명하는 포스팅입니다.

RNNs은 글, 유전자, 손글씨, 음성 신호, 센서가 감지한 데이타, 주가 등 배열(sequence, 또는 시계열 데이터)의 형태를 갖는 데이터에서 패턴을 인식하는 인공 신경망 입니다.

RNNs은 궁극의 인공 신경망 구조라고 주장하는 사람들이 있을 정도로 강력합니다. RNNs은 배열 형태가 아닌 데이터에도 적용할 수 있습니다. 예를 들어 이미지에 작은 이미지 패치(필터)를 순차적으로 적용하면 배열 데이터를 다루듯 RNNs을 적용할 수 있습니다.

RNNs은 배열에 등장했던 패턴을 ‘기억’할 수 있는 능력이 있습니다. 이 부분은 사람의 기억과 기억력에 비유하면 아주 간결하게 설명할 수 있어서 종종 RNNs을 사람의 뇌처럼 취급합니다.

• 일반적인 인공 신경망 (Feedforward Networks)
• RNNs (Recurrent Neural Networks)
• BPTT:Backpropagation Through Time (시간을 거슬러 가는 backprop)
• 그라디언트 안정화 문제
• Long Short-Term Memory Units (LSTM)
• 다양한 시간 단위의 시계열 데이터 분석
• 예제 코드
• 학습자료

다큐 관찰, 수상한 고양이

if(window.console!=undefined) console.log.bind()

<script type="text/javascript">
if(window.console!=undefined){
    setTimeout(console.log.bind(console,"%cTISTORY","font:8em Arial;color:#EC6521;font-weight:bold"),0);
    setTimeout(console.log.bind(console,"%c  나를 표현하는 블로그","font:2em sans-serif;color:#333;"),0);
}
</script>

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제약이 창의성을 가두는 게 아니라,

제약을 극복하기 위해 창의성이 발휘된다.

모든 위대한 작품이나 창의적인 솔루션은 시간적인 제약,

물리적인 제약, 자원의 제약들이 엄청 많았던 것들이었다.

뭐가 됐든 어렵고 제약된 환경에서 창의성이 태어나곤 한다.

- 김봉진 대표, ‘배민다움’에서

삶이 편안하고 아무런 문제가 없을 때,

창조성은 잠자고 있게 됩니다.

자원이 없을 때 수완이 생깁니다.

잠자는 창조성을 깨우는 것은

순풍이 아닌, 역경입니다.

인간은 가장 큰 제약 속에서 가장 훌륭한 업적을 남깁니다.

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준비를 실패하면, 실패를 준비하는 것입니다.

(Failing to prepare is preparing to fail).

그러므로 ‘준비를 실패하는 자는 실패를 준비하는 자’,

즉 ‘준비 실패자는 실패 준비자’인 것이지요.

- 이미도, ‘독보적 영어책’에서

준비를 강조한 링컨의 이야기를 함께 보내드립니다.

‘나에게 여섯 시간을 주시오.

나무 한그루를 찍어 넘기겠습니다.

그걸 위해 처음 네 시간은 도끼의 날을 가는데 쓰겠습니다.

(Give me six hours to chop down a tree and

I will spend the first four sharpening the axe.)

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철부지라는 말은

'절부지節不知'에서 비롯됐다고 한다. 

한마디로 계절을 모른다는 뜻이다. 농사는 

시기를 놓치면 1년을 망치기에 우리 조상들은 

철을 아는 것을 중요하게 생각했다. 봄 여름 가을 

겨울을 구분하는 일. 철에 맞춰 심어야 할 때 

심고, 가꾸고, 거두는 일은 

중요한 지혜였다. 

- 정희재의《어쩌면 내가 가장 듣고 싶었던 말》중에서 - 

* 철을 모르면

패션 감각을 잃어 버립니다.

봄에 여름 옷을 입고, 여름에 겨울 옷을 입습니다.

때를 모르니 웃어야 할 때 울고, 울어야 할 때

웃고 다닙니다. 씨앗을 심고 거두는 때를

정확하게 알아야 지혜로운 인생의

농사꾼이 될 수 있습니다. 

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