[AI-04] 학습이 일어나는 곳 : 인공신경망

기계가 학습을 하는 방법에 대해 이제까지 살펴보았는데, 물론 이러한 논리적인 측면도 중요하지만 결국에는 이 모든 논리가 일어나는 실질적인 주체가 필수적일 것이다. 이러한 학습이 일어나는 곳이 바로 인공신경망(人工神經網; Artificial Neural Network)인...

[AI-03] 오차를 줄여나가다: 경사하강법

이전 글을 통해 기계가 어떤 식으로 학습을 하며, 어떤 목표로 학습을 하는 지까지 살펴보았다. 즉, 선형 회귀라는 이론적 배경을 바탕으로 데이터와 가설 간의 격차를 줄여나가며 가장 적은 격차를 갖는 가설을 향해 알고리즘을 수정해간다는 것이다. 이 과정에서 자신의 알고리즘을 검증하고 오차(비용)을 계산하기 위해 제곱오차함수를 사용하여 비용을 계산하는데, 이 함수로부터 최소의 오차를 찾아나가는 방식이 오늘 공부할 경사하강법(傾斜下降法; Gradient Descent)이다. 경사하강이란 이름 그대로 보여주듯이, 경사(傾斜; Gradien…

[AI-02] '배움'의 목표를 잡다: 비용함수와 제곱오차

이전 글에서는 기계 학습의 기본적인 개념에 대해 소개하고, 그 본질이 많은 데이터의 분포를 최소의 손실로 아우를 수 있는 최적의 '선형 회귀' 식(式, Function)을 찾는 것이며 식의 가중치(Weight)와 편향(Bias)을 보정하여 가장 적은 손실을 만들어 가는...

[AI-01] 기계는 어떻게 배우는가 : 선형회귀

기계학습 (Machine Learning). 첫 인상으로는 상당히 복잡해보이고 어려워보이는 개념이다. 뭔가 단어는 많이 들어봤는데, 워낙 전문적인 용어처럼 느껴져서 자세히 알아본 적이 없었던 탓이다. 그러나 기계학습, 조금 자세히 알아보니 개념 자체는 생각보다 어렵지 ...