Transfer Learning출현 배경- 딥러닝의 발전 - 단어 임베딩 (Word2vec, GloVe)를 통해 단어를 벡터로 표현하여 컴퓨터가 자연어를 이해할 수 있도록 만듦 - 딥러닝 모델 (CNN, RNN, LSTM)들을 통해 자연어를 처리할 수 있는 기술이 ༀ진적으로 성장- 산업에서의 신경망 적용 : 구글 신경망 기계 번역 (Google Neural Machine Translation, GNMT) - 기존 통계 기반 번역기는 구문을 단위로 번역하여 긴 문장을 번역할 때 어려움이 있었음 - 전체 문장을 하나의 번역 단위로 간주해 한 번에 번역하는 신경망 기반 기술 적용 - 번역 오류가 55%에서 85%가량으로 현저히 감소 - 한국어-영어 번역 이용량이 두 달 만에 50% 증..
