머신러닝/딥러닝 공부

지난번 포스팅에서 머신러닝 알고리즘의 종류 중에 지도 학습 (Supervised Learning)은 입력값(input , x)과 결괏값(target, y)을 토대로 학습을 한다고 했습니다. 그렇다면 이 학습을 하는 주체는 무엇일까요? 머신러닝에서 학습을 하는 주체를 '모델(model)'이라고 합니다. 좀 더 정확히 하자면 모델은 '입력값과 결괏값으로 학습된 머신러닝 알고리즘의 수학적 표현'입니다. 이때 학습시키는 입력값과 결괏값을 통틀어 훈련 데이터(training data)라는 표현을 사용합니다. 또한 결괏값 대신 타깃(target)이라는 용어를 더 자주 사용합니다. 저는 '학습'을 '입력값과 출력 값을 토대로 규칙을 찾아가는 것'이라고 표현을 했습니다. 그렇다면 도대체 머신러닝 모델은 어떤 규칙을 찾..

1 ) 인공지능이란 무엇일까요? 2016년 3월, 서울의 한 호텔에서 딥마인드 챌린지 매치(Google Deepmind Challenge Match)가 열렸습니다. 구글이 인수한 Deepmind 회사에서 개발하여 선보인 알파고와 한국의 유명 프로 바둑 기사인 이세돌이 출전하여 하루 한차례, 총 다섯 번의 바둑경기가 진행이 되었습니다. 결과는 모두가 알고 있다시피, 알파고가 4승 1패로 이세돌에게 승리하였습니다. 이때부터 사람들에게 인공지능(Artificial Intelligence, AI)의 강력한 힘이 널리 인식된 것 같습니다. 물론 인공지능이라는 말 자체가 이때 생겨난 것은 아닙니다. 인공지능이란 말은 1956년 '다트머스 컨퍼런스(Dartmouth Conference)'에서 처음으로 등장하였습니다...

안녕하세요, 저는 컴퓨터공학과 수학을 복수로 전공하고 있는 대한민국의 평범한 대학생입니다. 현재 저는 어떠한 계기로 머신러닝과 딥러닝, 그리고 컴퓨터 비전 쪽에 관심이 생겨 혼자 이쪽 분야에 관련된 서적과 논문들을 찾아보며 공부하고 있습니다. 이곳저곳 찔러보며 여러 시행착오를 겪으며 공부를 하다가 문득 뒤를 돌아보니 제가 공부해왔던 것들이 정리되지 않은 채 뒤엉켜있는 것을 발견했네요. 엉킨 실을 풀기 위해 좋은 방법을 찾아 헤매던 끝에 결국 '블로그 운영'이라는 문 앞에 이끌려 왔습니다. 앞으로 꾸준히 제가 공부해 온 내용을 블로그에 정리해서 올리려고 합니다. 혹시라도 오탈자나 잘못된 내용이 있으면 지적해 주시기 바랍니다.