#딥러닝

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'느리지만 정확하게'가 아니라 '한 번에 전부' — 객체 검출을 회귀 문제로 재정의하여 실시간 처리를 가능하게 한 YOLO가 어떻게 탄생했고, 왜 10년이 지난 지금도 세상을 바꾸고 있는지를 논문과 사례로 풀어본다.

2014년, 한 박사과정생이 '신경망에게 집중력을 주자'는 아이디어로 번역의 벽을 넘었다. 3년 뒤, 8명의 구글 연구자가 '집중만 있으면 된다'고 선언했다. Attention 메커니즘의 역사, 직관적 이해, 그리고 트랜스포머 혁명의 전 과정을 추적한다.

1969년 '퍼셉트론은 XOR도 못 푼다'는 선고로 AI 겨울이 시작되었다. 20년 뒤, 한 편의 논문이 반격했다 — '뉴런이 충분하면 어떤 함수든 근사할 수 있다.' 보편 근사 정리의 드라마틱한 역사를 레고 블록과 만화로 풀어본다.

머신러닝과 딥러닝, 대체 뭐가 다른 걸까요? 1950년대 퍼셉트론부터 2026년 파운데이션 모델까지, 역사와 논문과 사례로 두 개념의 차이를 명쾌하게 정리합니다.

1943년 '뉴런은 전등 스위치다'라는 모델에서 시작해, 시그모이드의 기울기 소실을 넘고, ReLU의 단순한 혁명을 거쳐, AI가 스스로 발견한 Swish까지 — 활성화 함수 80년의 역사를 추적한다.