이끼의 생각

머신러닝의 분류 머신러닝은 학습하려는 문제의 유형에 따라 크게 다음과 같은 세 가지로 분류할 수 있습니다. 1. 지도 학습(Supervised Learning) 2. 비지도 학습(Unsupervised Learning) 3. 강화 학습(Reinforcement Learning) 지도 학습(Supervised Learning) 지도 학습(Supervised Learning)이란 간단히 말해 선생님이 문제를 내고 그 다음 바로 정답까지 같이 알려주는 방식의 학습 방법입니다. 즉, 여러 문제와 답을 같이 학습함으로써 미지의 문제에 대한 올바른 답을 예측하고자 하는 방법입니다. 따라서 지도 학습을 위한 데이터에는 문제와 함께 그 정답까지 함께 알고 있는 데이터가 선택됩니다. 예를 들어, “장미꽃이 찍혀 있는 이..

과거에는 인공지능을 개발할 때 해당 분야의 전문가들이 만든 많은 양의 샘플들을 데이터베이스화하여 자료들을 일일이 수작업으로 컴퓨터에 직접 등록하는 방법을 사용했습니다. 하지만 이러한 방법은 대부분의 작업이 사람의 손을 거쳐야 하므로 필연적으로 많은 노력과 비용이 발생하게 됩니다. 또한, 시대가 발전함에 따라 사람조차 명확하게 구분할 수 없는 지식(no explicit knowledge)을 구현해야 하거나, 사람이 일일이 구현하기에는 너무 많은 양의 규칙들이 필요한 경우가 생겨나기 시작합니다.이러한 경우에 사용할 수 있도록 고안된 방법이 바로 머신러닝(Machine Learning)입니다. 머신러닝(Machine Learning)이란? 기계학습이라고도 불리는 머신러닝은 컴퓨터를 인간처럼 학습시킴으로써 인간..

인공지능(Artificial Intelligence, AI) 인공지능이란 인간이 가지고 있는 지적 능력을 컴퓨터에서 구현하는 다양한 기술이나 소프트웨어, 컴퓨터 시스템 등을 가리키며, 알파고의 등장으로 4차 산업혁명의 메인 화두 중 하나로 손꼽히고 있습니다. 이러한 인공지능 기술의 발전은 신속하고 강력한 병렬 처리 기능을 제공하는 그래픽 처리 장치(GPU)의 도입과 폭발적으로 늘어나고 있는 빅데이터를 바탕으로 더욱 가속화되고 있는 추세입니다. 이러한 인공지능(AI) 분야는 딥러닝과 머신러닝보다 훨씬 더 큰 포괄적인 분야라고 할 수 있습니다. 머신러닝(Machine Learning) 머신러닝은 컴퓨터를 인간처럼 학습시킴으로써 컴퓨터가 새로운 규칙을 생성할 수 있지 않을까 하는 시도에서 시작되었습니다. 이처..

구현 수준 및 접근 모델 어떤 수준까지 지능을 구현할 것인지에 따라 강한 AI(Strong AI)와 약한 AI(Weak AI) 두 가지 관점으로 나누어 생각할 수 있습니다. 강한 AI는 컴퓨터가 자각(consciousness)을 가질 수 있도록 프로그래밍 될 수 있는 것입니다. 즉, 적절한 프로그램만 있으면 컴퓨터도 사람처럼 자각적인 사고를 할 수 있도록 만들 수 있다는 수준의 구현 방법을 말합니다. 결국 인간이 가지고 있는 정신도 컴퓨터에 의해 복제될 수 있다는 의미를 내포하고 있습니다. 반면에, 약한 AI는 컴퓨터가 인간이 가지고 있는 지능적 행위를 보이도록 프로그래밍이 될 수 있다는 것입니다. 즉, 컴퓨터에게 자각적인 사고나 생각이라는 것은 필요 없고, 단지 인간이 행동하거나 사고하는 것처럼 흉내 ..

인공지능의 발전 1950년대에 처음 거론되어 시작한 인공지능은 불과 몇년 전까지만 해도 이론에만 머물러 있거나 제한된 기능밖에는 수행하지 못했습니다. 인공지능을 구현하는데 필요한 연산을 하드웨어의 제한으로 받쳐주지 못하였고 결국, 공학 연구에서 비주류가 되어 우리나라에서는 연구, 개발을 하는 곳을 찾기 힘들었습니다. 하지만 1990년대 후반 빅데이터의 등장과 함께 급격히 발전하는 컴퓨터 하드웨어와 새롭게 등장한 딥러닝 등이 하나로 융합되면서 2000년대에 들어 인공지능은 주로 인간이 미리 수집하여 만들어 놓은 지식을 기계가 학습하는 방식으로 구현되어 현재는 매우 빠른 속도로 진화하고 있는 분야입니다. 특히 2012년 이미지넷(ImageNet)에서 인공지능, 딥러닝분야에서 결코 빠질 수 없는 엄청난 사건이..

인공지능(Artificial Intelligence, AI)이란? 인공지능이란 인간이 가지고 있는 인식, 판단 등의 지적 능력을 모델링하여 컴퓨터에서 구현하기위해 다양한 기술이나 소프트웨어, 하드웨어, 이를 포함한 컴퓨터 시스템을 통틀어 일컫는 말입니다. 인공지능이라는 학문은 사실 엄청 오래전에 등장하였습니다. 1956년 미국 다트머스 대학에서 열린 회의에 존 매카시 박사가 다트머스 학회에서 처음으로 인공지능이라는 용어를 창안하셨습니다. "기계를 인간 행동의 지식에서와 같이 행동하게 만드는 것" 이라는 인공지능의 정의를 내렸으며 1971년 인공지능 연구에 대한 업적을 인정받아 튜링상을 수상하였죠. 잠깐! 존 매카시(John McCarthy, 1927년 9월 4일 - 2011년 10월 24일) 박사는 미국..

1. batch_size 배치(batch)는 한 번에 처리하는 사진의 장 수를 말합니다. Caffe에서 기본으로 제공되는 cifar10 예제의 cifar10_full_train_test.prototxt 파일을 열어보면 batch_size: 100 이라는 부분이 있습니다. 한 번에 100장의 사진을 처리한다는 의미입니다. 2. max_iter 반복(이터레이션, iteration)은 몇 개의 배치(batch)를 사용할 것인지를 의미합니다. max_iter는 기계 학습(머신 러닝)의 학습(training) 과정에서 반복을 몇 번 할 것인지를 정해줍니다. cifar10 예제의 cifar10_full_solver.prototxt 파일에 max_iter: 60000 이라고 되어 있는데, batch_size:100 ..

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