군더더기 없는 기계학습 백과사전

해당 글은 현재 매사추세츠 앰허스트(애머스트) 대학에서 재직 중이신 Sridhar Mahadevan 교수님의 '다층 퍼셉트론은 단층 퍼셉트론의 한계를 어떻게 보완하나요?' (How can a multi-layer perceptron address limitations of a single-layer perceptron?) 쿼라(Quora) 질문에 대한 답변을 번역한 글입니다. 해당 글에는 필자가 한국인 독자에게 적절하다고 생각하는 의역이 있을 수도 있음을 알려드립니다. 해당 글은 쿼라 콘텐츠 이용약관 3조 c(i)항을 따릅니다. https://www.quora.com/about/tos 원글: qr.ae/pNK9fz How can a multi-layer perceptron address limitatio..

해당 글은 현재 매사추세츠 앰허스트(애머스트) 대학에서 재직 중이신 Sridhar Mahadevan 교수님의 '새로 개발된 기계학습 모델 중 심층학습을 뛰어넘는 게 있을까요?' (What newly developed machine learning models could surpass deep learning?) 쿼라(Quora) 질문에 대한 답변을 번역한 글입니다. 해당 글에는 필자가 한국인 독자에게 적절하다고 생각하는 의역이 있을 수도 있음을 알려드립니다. 해당 글은 쿼라 콘텐츠 이용약관 3조 c(i)항을 따릅니다. https://www.quora.com/about/tos 원글: qr.ae/TxDEhv What newly developed machine learning models could surpa..

해당 글은 현재 매사추세츠 앰허스트(애머스트) 대학에서 재직 중이신 Sridhar Mahadevan 교수님의 '인공지능 연구자로서 제일 두려운 것은 무엇인가요?' (As an A.I. researcher, what is your biggest fear?) 쿼라(Quora) 질문에 대한 답변을 번역한 글입니다. 해당 글에는 필자가 한국인 독자에게 적절하다고 생각하는 의역이 있을 수도 있음을 알려드립니다. 해당 글은 쿼라 콘텐츠 이용약관 3조 c(i)항을 따릅니다. https://www.quora.com/about/tos 원글: qr.ae/pNKMWa As an A.I. researcher, what is your biggest fear? Answer by Sridhar Mahadevan, PhD Compu..

해당 글은 현재 매사추세츠 앰허스트(애머스트) 대학에서 재직 중이신 Sridhar Mahadevan 교수님의 '수학과 통계학에 대한 기본적인 지식만으로 기계학습과 인공지능에 입문할 수 있을까요?' (Will a basic understanding of mathematics and statistics satisfy to get into machine learning and artificial intelligence?) 쿼라(Quora) 질문에 대한 답변을 번역한 글입니다. 해당 글에는 필자가 한국인 독자에게 적절하다고 생각하는 의역이 있을 수도 있음을 알려드립니다. 해당 글은 쿼라 콘텐츠 이용약관 3조 c(i)항을 따릅니다. https://www.quora.com/about/tos 원글: qr.ae/pNK..

해당 글은 현재 매사추세츠 앰허스트(애머스트) 대학에서 재직 중이신 Sridhar Mahadevan 교수님의 '기계학습은 그저 뜬소문에 흥행하는 알맹이 없는 분야인가요 아니면 제대로 된 과학인가요?' (Is machine learning all hype or solid science?) 쿼라(Quora) 질문에 대한 답변을 번역한 글입니다. 해당 글에는 필자가 한국인 독자에게 적절하다고 생각하는 의역이 있을 수도 있음을 알려드립니다. 해당 글은 쿼라 컨텐츠 이용약관 3조 c(i)항을 따릅니다. https://www.quora.com/about/tos 원글: qr.ae/pNKygb Is machine learning all hype or solid science? Answer by Sridhar Mahad..

이번 편에서는 진짜 데이터를 상대로 Scikit-learn 패키지에 내장된 K 근접 이웃 알고리즘과 2편에서 우리가 직접 파이썬에서 써본 알고리즘을 사용해보고 비교해 보도록 하겠다. 일단 데이터부터 구해보자. 데이터는 UCI 기계학습 데이터 저장소에서 구할 수 있는 위스콘신 대학에서 진행한 연구에서 집계한 유방암 진단 데이터를 가져오도록 하겠다. 데이터 폴더(Data Folder) 링크에 들어가서 breast-cancer-wisconsin.data 파일을 다운로드하면 된다. 해당 파일을 열어보면 다음과 같이 CSV 형식의 데이터가 등장할 것이다. breast-cancer-wisconsin.names 파일에서 속성(attribute)에 관한 정보를 찾아보면 다음 리스트를 볼 수 있을 것이다. 여기서 1열(..

전편에서 주어진 코드를 간략화하기 위해서 Numpy 패키지에서 행렬 연산 기능을 가져왔다. 이제 슬슬 여러 개의 뉴런층을 다루는 수준으로 나아가도록 하자. 우선의 배치(batch)의 개념부터 다뤄보도록 하겠다. 우선 배치 학습을 통한 모델 학습은 데이터를 몇 개로 나눠서 단순한 작업을 여러 코어에 나눠 효율적인 병렬 연산(parallel computing)을 수행하고자 하는 목적도 존재한다. 그러나 배치를 사용하는 또 다른 목적은 우리가 훈련시키고 있는 모델이 (그러니까 지금 우리가 만들고 있는 인공신경망이) 아직 관측한 적이 없는 데이터에 대한 올바른 예측을 수행하도록 도와주는 일반화(generalization) 작업이기도 하다. 여기서 모델을 일반화하는데 도움을 준다는 것은 무슨 뜻일까? 우리의 코드..

우리는 항상 뉴스 기사에서 기업들이 딥러닝을 사용해 다양한 작업들을 자동화시키는 사례들을 읽어본다. 그러나 정작 우리가 직접 AI를 활용해볼 수 있도록 영감을 줄 수 있는 자세한 사례는 많이 언급되지 않는 것 같다. 해당 시리즈는 소박하지만 그렇다고 너무 단순하지는 않은 다양한 AI 실생활 응용사례들을 모아서 소개하여 여러분의 개인 프로젝트 아이디어 확장에 도움을 주고자 한다. 케냐 불법 벌목꾼 감지기 다양한 커뮤니티들의 머신러닝 실생활 응용을 돕기 위해 노력하는 비영리단체 Delta Analytics를 창립한 사라 후커(Sara Hooker)는 오래된 휴대폰들에 전력 공급을 위한 태양전지와 음성 인식을 돕기 위한 추가 마이크로폰을 장착해 최대 대략 1.6km까지 떨어진 거리에서 들려오는 전기톱 소리를 ..