인공지능 독학을 위한 예습복습... 머신러닝 쉽게 이해하기

 

꼬맹이 시절, 다들 그랬겠지만 수많은 만화영화를 보며 자랐다. 특히, 로봇이 나오면 더욱 열광했던것 같다.

 

그때부터 였을까? 진짜 언젠가는 내손으로 로봇을 만들고 싶어 과학자가 꿈이라고 말했던게...

결국, 공부를 못해 과학자의 길은 포기했지만ㅎㅎ 아직 그때의 감정은 뿌리깊게 남아있다.

 

소프트웨어 엔지니어가 된 지금, 그 오래된 감정을 끌어내려 한다.

턱없이 부족한 실력일수 있지만.. 인공지능을 구현해 보기로 마음 먹었다.

 

 

 

 

 

그 첫번째 단계로 기본 개념을 익히기 위해 이 책을 샀다.

인공지능을 어려운 수식없이 인문학적으로 풀어 쓴게 인상적이었다.

전공과목을 교양으로 듣는 느낌이랄까ㅎㅎ

하지만 번역본이다보니 약간 어색한 글귀가 있어 아쉬웠다.

 

 

 

 

 

때론 그림으로도 설명해준다. 인공지능의 핵심이라 할 수 있는 신경망을 표현한 그림이다.

 

신경망은 우리의 두뇌를 구성하는 뉴런의 활동을 소프트웨어로 구현한것인데...

값을 저장하는 뉴런과 그 값을 다음 뉴런으로 보내는 시냅스로 구성된다. 시냅스는 이전 값을 얼마나 변화시킬것인지 또는 이 값을 전달할것인지 결정한다. 이런 것이 반복되면 두뇌처럼 판단 능력이 생긴다.

 

 

 

 

 

인공지능은 사람처럼 학습을 통해 새로운 사실을 알아간다는 의미이기도 하다.

머신러닝.. 즉, 기계학습은 주어진 데이터(빅데이터)에서 숨겨진 속성을 찾아 어떤 결과를 추론하는 일이다.

 

사람들은 길거리를 걸을때 인도에서는 마음 편히 걷지만, 찻길로는 넘어가지 않는다. 이는 찻길에는 빠르게 달리는 자동차가 있고, 그 자동차와 부딪친다면 사람은 다친다. 라는것을 알기 때문이다.

머신러닝을 통해 찾길과 자동차, 다치면 아프거나 죽는다를 학습했다면 찾길로 넘어가면 안된다. 라는 사실을 이끌어낼수 있어야 한다는 것이다.

 

 

 

 

 

요즘 가장 핫한 인공지능 기술은 단연 딥러닝이다.

딥러닝은 입력 데이터를 간단한 분류에서 복잡한 추상화까지 단계별로 학습이 진행되어 결과를 뽑아낸다. 이는 입력 데이터가 어떤 형태이든 단계를 거치면서 자동으로 데이터가 정형화되고 결합되면서 우리가 예상치 못한 획기적인 결과값이 나올수 있게 해준다.

 

 

이 책 한권으로는 분명 인공지능을 다 알수는 없다. 하지만 전반적인 내용을 비교적 쉽게 풀어쓰고 정리도 잘 해놨다. 실제로 이책을 먼저 읽고 다른 인공지능 교재를 본후 다시 이책을 보니 예습 복습이 아주 잘 된듯하다. 적어도 나한테는ㅎㅎ

 

 

 

 

 

 

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