Bruders

해당 내용은 유튜브 채널 '코딩애플'의 쉬운 딥러닝 강의를 정리한 글입니다.(⇓ 강의링크)https://www.youtube.com/watch?v=8oMwnXfVH14    해당 모델은 저번시간에 만든 머신러닝 모델이다.  (https://bruders.tistory.com/70?category=956446 )최적의 매개변수 값을 찾게 시키는게 머신러닝이라 하였다. 초기 단순한 형태의 모델에서 조금 더 복잡하고 정교하게 예측하기 위해서 중간에 층을 더 두면 되지 않을까? 라는 생각이 나온다. 생각이 나오게 된 계기는 "기계가 사람처럼 생각할 수 있으면 좋지 않을까?" 라는 가정이다.   그렇담 사람이 어떻게 생각하는지를 볼 필요가 있다.사람의 뇌에는 뉴런이라 불리는 굉장히 많은 신경세포가 존재한다. 각각..

가구나 프라모델을 조립해야한다고 가정해보자.이 때, 조립방식도 조립을 시작하게 되는 접근 방법도 다양할 것이다.  설명서가 있다면 설명서대로 따라서 조립하면 될 것이고, 이미 어떻게 조립하는지 스스로 알고 있다면 설명서 없이 조립하면 될 것이다. 하지만 설명서를 읽어도 도통 모르겠거나 알고있는 기본적인 조립방법 또한 알지 못하는 상태라면, 가구나 프라모델의 부품을 어떻게 조립하는지는 조립하는 사람에게 달려있다. 머신러닝도 마찬가지다.  연구하는 과제와 이용할 수 있는 데이터의 종류에 따라 이에 적합한 학습 모델을 사용해 알고리즘을 학습시키도록 한다. 여기서 알고리즘을 학습 시키는 방법은 위의 가구조립 예처럼 다양한 방식이 존재한다. 이 방식에는 크게 지도 방식에 따라 4가지 유형으로 나뉜다.   지도 학..

해당 내용은 책 Maschine Learning 기계학습 (한빛아카데미 | 오일석) 을 요약 및 정리한 글입니다. 머신러닝에 대해서 좀 더 깊이 알아보자. 기계 학습 개념 아래 예시를 통해 기계 학습의 개념을 알아보도록 하자. 아래 그래프에서 가로축은 시간이고 세로축은 물체의 이동한 위치다. 물론 다른 여러 상황이 될 수도 있고. 2초, 4초, 6초 점을 샘플링해 물체의 이동 위치를 측정한 결과, 3.0, 4.0, 5.0, 6.0 이렇게 4개의 값을 얻었다고 가정 시, 이때 임의의 시간에 대한 물체의 위치를 예측하는 문제를 풀어야 한다. 기계학습은 이러한 예측(Prediction) 문제를 푸는 것이며, 이 예측 문제는 회귀(Regression)와 분류(Classification)로 나뉜다. 위에 예시처럼..

인간의 지능은 컴퓨터로 실현될 수 있는가? 라는 단순한 질문에서 시작된다.먼저, 인간의 뇌를 생각해보자.  주름진 사람의 뇌에는 '뉴런(Neuron)'이라 하는 대략 1000억개의 신경세포가 존재한다. 타체세포와 달리 신경세포에는 수많은 가지(축삭과 가지돌기)들이 뻗어나와 서로 연결되어 있는데, 이 가지와 가지를 이어 신호를 주고받는 부위가 '시냅스(Synapse)'다. 시냅스에서는 전압이 일정 이상이 될 시, 신경 전달 물질을 분비하고 이것이 다음 신경세포에 전달되어 전기신호가 전해진다. 따라서 인간의 뇌는 전기회로와도 같아 인간의 지능이 컴퓨터로 실현되는게 가능하다.  머신러닝에 대해 알아보기 전에 먼저 인공지능에 대해 알고 가자. 인공지능(Artificial Intelligence, AI) 인공지능..