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...