머신러닝 BASIC _ 머신러닝이란?

[2024.10.29] 필수 온라인 강의 Part15 Machine Learning Basic CH01~02

OT

 

- 정보를 찾아내 활용하는 능력을 키워야하는 시대이다.

• 맥락 의존적 기억 (Context-dependent Memory)
          - 추가적인 정보를 저장하기 위해서는 항상 더 많은 리소스를 사용하는 컴퓨터와 달리,
          - 인간은 맥락(Context)정보가 함께 주어질 때 무언가를 훨씬 더 잘 기억한다.
  
  
• 이를 활용하기 위해 강의에서는 어떻게? 보다 왜?라는 질문에 초점을 맞추어, 맥락을 위주로 설명.
  -  디테일한 작동 원리, 엄밀한 증명을 보여주기보다,
  - 무슨 문제를 해결하기 위해 그런 개념이 등장했는지
  - 이 방법이 다른 방법들보다 왜 좋은지 등등
  
  
• 필요 배경지식
  - 행력, 벡터가 무엇인지
  - 기초적인 연산은 어떻게 하는 것인지
  - 선형대수, 통계학을 더 잘 알면 좋음 : 몰라도 괜찮긴 하지만, 알아야 좋다....!
  
  
• 딥러닝에 대해서 : 머신러닝은 딥러닝을 포함하는 개념

머신러닝의 정의

• 인공지능(Artificial Intelligence)
   - 인공지능 또는 AI는 인간의 학습능력, 추론능력, 지각능력을 인공적으로 구현하려는 컴퓨터 과학의 세부분야 중 하나
   - 정보공학 분야에 있어 하나의 인프라 기술
   - 인간을 포함한 동물이 갖고 있는 지능 즉, natural intelligence와는 다른 개념
   - 지능을 갖고 있는 기능을 갖춘 컴퓨터 시스템이며, 인간의 지능을 기계 등에 인공적으로 시연(구현)한 것
   - 일반적으로 범용 컴퓨터에 적용한다고 가정
   - 이 용어는 또한 그와 같은 지능을 만들 수 있는 방법론이나 실현 가능성등을 연구하는 과학 기술 분야를 지칭
  
  - 기술적 특이점(Technological Singularity)
        - 인공지능이 발전해, 인간의 도움 없이도 스스로 발전을 계속할 수 있게 되고, 결국 인류 전체를 합친 것보다 뛰어난 지능을 갖게 되는 가상의 시점
        - 특이점이 왔다면, 우리는 그걸 어떻게 알 수 있을까?
  
  
• 인공지능의 발전 과정
  - 튜링테스트(Turing Test)
        - 기계가 인간과 동등한 지적 능력을 가졌는지 확인하기 위해 고안된 테스트
  
  
• 약인공지능 / 강인공지능
  약 인공지능
     - Weak AI또는 ANI(Artificial Narrow Intelligence) 정해져있는 과제들을 잘 수행하는 인공지능
  
  강 인공지능
     - Strong AI 또는 AGI(Artificial General Intelligence) 사람처럼 복합적인 사고를 통해 어떤 일이든 수행하는 AI
     - 보통 생각하는 인공지능 : 하지만 강인공지능도 약 인공지능에서 출발함
  
  

함수
- 함수(소프트웨어): 하나의 특별한 목적의 작업을 수행하기 위해 독립적으로 설계된 코드의 집합
- 함수(수학): 어떤 집합의 각 원소를 다른 어떤 집합의 유일한 원소에 대응시키는 이항 관계

-> 일련의 과정을 통해 인풋으로 들어오는 무언가를 특정한 아웃풋으로 변환해주는 것
- 예시 : 사칙연산, +, - ,등등.. 키보드 입력 -> 텍스트,  체스판 -> 다음 수, 음성 -> 텍스트

- Low-level functions : 하드웨어의 동작에 대응, 간단하고 가벼운, 작은 단위의 작업
- High-level functions : 사람이 생각하는 기능에 대응, 복잡하고 무거운, 큰 단위의 작업
       - 복잡한, 고수준의 함수 만들기
            - 파라미터를 활용해 함수들의 공간을 정의
            - 데이터를 사용해 얼마나 틀렸는가를 측정
            - 틀린 정도를 최소화하는 파라미터를 찾아내기
        - 함수가 가진 파라미터의 수, 형태에 따라 매우 복잡한 기능도 구현이 가능 -> 딥러닝이 됨
        : 딥러닝이란, 심층신경망 구조의 모델을 사용하는 머신러닝의 일종