머신러닝 & AI5 데이터 과학을 시작하려는 분들께 교보문고 readITcon 2022에 기고한 컬럼이다. https://event.kyobobook.co.kr/detail/203827 박사 과정에 막 들어갔을 때, 세상은 빅데이터로 떠들썩했다. 오래전부터 존재했던 데이터 앞에 ‘빅’이 붙었을 뿐인데 모든 문제를 해결해줄 것만 같은 분위기였다. 비슷한 시기에 통계학과는 무슨 차이가 있는지가 사뭇 궁금했던 데이터과학도 유행했다. 데이터과학자는 현실에 존재하지 않는 유니콘이라고도 묘사됐는데 이는 바꿔 말하면 그만큼 희소가치가 있다는 뜻이므로 초보 학습자의 순진한 열정에 불을 질러 놓기도 했다. 그러던 어느 날 딥러닝이란 것이 세상을 강타했고 짧은 기간 동안 놀랄 만큼 진화를 거듭하더니 마침내 인공지능의 새로운 이름이 돼버렸다. 지능은 분석, 과학, 학습, 추.. 2022. 11. 23. 의사결정나무(decision tree) 관련글 선형회귀분석 밑바닥부터 이해하기 관련글 상관관계와 상관계수 상관관계와 상관계수 1. 들어가며 연속형 변수 x, y의 관계는 상관관계(correlation) 분석을 통해 2가지 사실을 알 수 있다. 관계의 방향 관계의 강도 보통 관계의 방향은 diseny.tistory.com 1. 들어가며 선형회귀모델 분석을 통해 수치형 변수를 예측하거나 수치형 변수의 결과에 영향을 미치는 X(반응변수)가 무엇인지 파악할 수 있다. 그러나 정확한 수치를 예측한다는 것은 현실적으로 어렵기 때문에 회귀분석은 Y값(결과변수)의 변화에 영향을 미치는 여러 개의 변수를 발견하고 그 영향력을 비교하는 목적으로 주로 사용된다. 반면 범주형 변수 예측은 어떤 변수가 어떤 범주에 속할지 예측하는 것으로서, 예를 들면 은행에 어떤 .. 2022. 4. 15. 실체가 손에 잡히는 딥러닝(3) “이것만은 꼭 알아두자! 딥러닝의 꽃 - 가중치, 편향, 활성화 함수, 역전파” 이전글 실체가 손에 잡히는 딥러닝(2) “인간의 뇌를 모방한 신경망, 그리고 딥러닝” 1. 신경망 구성 요소를 그림으로 이해하기 이제 딥러닝의 실체를 손에 잡기 위한 마지막 과정으로 넘어가보겠습니다. 앞선 2편 글에서 설명한, 뉴런의 인공신경망 구조는 과 같습니다. 을 처럼 약간 팬시하게 변형해봤습니다. 그림 2에서 원은 하나의 뉴런을 의미하고 뉴런을 연결하는 선은 데이터가 왼쪽에서 오른쪽 방향으로, 뉴런에서 뉴런으로 전달된다는 것을 나타냅니다. 이 인공 신경망으로 데이터 1, 2가 입력된다고 합시다. 이성의 외모로 비친 첫인상으로 호감/비호감을 판단하는 사례라면 이성의 눈 색깔, 코 높이 같은 얼굴 생김생김에 관한 정보들이 입력 데이터입니다. 이 데이터가 오른쪽 방향의 다음 뉴런(h1, h2)으로 전달.. 2022. 3. 10. 실체가 손에 잡히는 딥러닝(2) “인간의 뇌를 모방한 신경망, 그리고 딥러닝” 이전글 실체가 손에 잡히는 딥러닝(1) "인공지능의 세계, 머신러닝과 딥러닝은 어떻게 등장했나 1. 꼬마선충의 신경세포 네트워크를 이식한 로봇 2014년 수상한 레고 로봇이 하나 탄생되었습니다. 3개의 센서(터치 센서, 사운드 센서, 소나 센서)와 두 개의 바퀴가 부착된 단순한 로봇으로, 벽에 부딪히면 뒤로 물러나고 소리나 음파에 반응해 움직이는 정도의 특별한 것 없는 장난감 수준의 로봇이었습니다 평범해 보이는 이 로봇이 유독 세간의 흥미를 끌었던 부분은 바로 이 로봇에 꼬마선충이라는 벌레의 신경세포 네트워크 구조, 즉 커넥톰(connectome)을 소프트웨어적으로 시뮬레이션시켰다는 점이었습니다. 놀랍게도 레고 로봇은 살아있는 꼬마선충과 거의 같은 움직임을 보였습니다. 302개의 신경세포(뉴런)를 갖고 .. 2022. 3. 9. 실체가 손에 잡히는 딥러닝(1) "인공지능의 세계, 머신러닝과 딥러닝은 어떻게 등장했나 1. 인공지능, 머신러닝, 딥러닝은 어떤 관계일까 인터넷이나 도서 등에서 찾아보면 다음 그림처럼 “딥러닝 < 머신러닝 < 인공지능”의 포함관계로 연결되는 위계 구조를 볼 수 있습니다. 즉 처음에 인공지능 개념이 있었고 그다음에 머신러닝 개념이 생겨났고 제일 마지막에 딥러닝이 탄생했음을 알 수 있죠. 그런데 이런 포함관계를 조금 다르게 생각해봅시다. 인공지능을 구현하는 방법에는 머신러닝이 아닌 다른 개념도 있고 마찬가지로 머신러닝에는 딥러닝이 속하지 않은 다양한 영역과 방법이 있다는 이야기가 되겠죠? 따라서 이 글에서는 주인공인 ‘딥러닝’ 외의 조연들을 먼저 짧게 소개하겠습니다. 비교를 통해 딥러닝의 본 모습을 더 선명하게 드러낼 수 있기 때문입니다. 2. 초기의 인공지능 연구, 컴퓨터에 지능을 심다 우리.. 2020. 4. 24. 이전 1 다음
