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  • PREDICUS(프레디쿠스) 2

    2020.04.24 by 별을 보는 사람

  • PREDICUS(프레디쿠스) 1

    2020.04.23 by 별을 보는 사람

PREDICUS(프레디쿠스) 2

머신러닝이 학습을 한다는 것은 분류기를 사람이 직접 프로그램해서 만들 필요가 없이 데이터를 통해 자동으로 만든다는 의미이다. 좀 더 간단한 도식으로 정리하면 머신러닝은 모델 학습 과정과 최종 모델을 가지고 예측하는 단계로 구별할 수 있다. 다음 그림에서 파란색 점선 부분이 모델을 학습하는 과정이다. 학습으로 최적화된 최종 모델(붉은색 점선)이 바로 우리가 목표한 분류기이며 예측 함수가 된다. 이제 새로운 미지의 과일 데이터를 입력하면(즉 라벨이 없는 데이터) 분류기가 그 과일의 라벨(사과 혹은 배)을 알려 준다. -p154 딥러닝은 피처를 사람이 선택하는 고전적인 머신러닝과는 달리 적절한 피처(입력값)를 스스로 생성해 낸다. 딥러닝은 엄청난 양의 데이터를 학습하여 스스로 피처를 만드록 인간이 인식하지 못..

책과의 대화 2020. 4. 24. 15:14

PREDICUS(프레디쿠스) 1

1966년도에 철학자 마이클 폴라니Michael Polanyi는 인간의 인지 특징을 “우리는 말할 수 있는 것보다 더 많이 안다We know more than we can tell.”라고 요약하면서, 말로 설명할 수 없는 ‘암묵지tacit knowledge’가 우리 지식의 대부분을 차지한다고 보았다. 예를 들어 우리는 반복학습을 통해 자전거를 타는 법을 터득한다. 그러나 타는 법을 말로 모두 설명할 수는 없다. 개와 고양이를 구별하는 것도 마찬가지다. 어떤 식으로 구별하는지 설명할 수 없기 때문에 그것을 규칙이나 논리로 변형해서 프로그래밍하는 것이 불가능하다. 폴라니의 역설은 인간을 묘사하는 것이지만 ‘기계가 인간을 모방할 수 없다’는 이유가 되었다. -p10 폴라니의 역설이 깨졌다가 아니라 깨지고 있다..

책과의 대화 2020. 4. 23. 15:09

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