1. 머신러닝 소개
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기계 학습. 인간의 판단을 위임하기 위해서 만들어진 기술.
결정 = 비교 + 선택
비교를 할 수 있다면, 선택은 자연스럽게 따르는 일이다. 나쁜 것을 피하고, 좋은 것을 선택하는게 당연하기 때문이다!
돈이 많은것이 적은것보다 좋다는 것은 너무나 자명합니다. 좀 더 현실적인 예제를 봅시다!
A 휴대폰과, B 휴대폰중 하나를 선택해야한다고 할 때, 선택은 꽤나 어렵습니다. 고려해야할 것이 많으니까요!
하지만 현실은 훨씬 훨씬 복잡한것들을 고려해야 하는 일이 많습니다. 그리고 목적에 따라 고려를 다르게 해야 겠죠,
휴대폰을 연락용으로만 사용하는 사람에게 적절한 스펙과, 휴대폰으로 게임을 열심히 하는 사람에게 적절한 스펙은 분명히 다를테니까요!
인간은 많은 궁리를 해 왔습니다. 숫자를 만들어서 대소관계 문제를 해결 했고, 더 나아가서 컴퓨터로 숫자 연산을 경이로운 속도로 해낼 수 있게 되었습니다.
단순한 계산으로부터 해방 되었습니다. 하지만 인간은 욕심의 동물인지라, 인간의 고유한 영역인 결정을 기계에게 맡겨버리고 싶어졌고, 머신러닝이 탄생합니다!
연구실에 기르는 삐약이 입니다. 이 녀석은 가끔 제 비타민을 훔쳐먹는 아주 아주 못된 친구입니다.
저는 수업도 들어야 하고, 과제도 해야하기 떄문에 이 친구를 하루종일 감시하고 있을 수가 없습니다.
머신러닝을 통해 제 비타민을 훔쳐먹는지 판단하는 녀석을 만들어 봅시다!
이라고 앞서 기술했었습니다. 비교기준을 기계에게 만들어주어야 합니다. 이를 학습이라는 표현을 사용합니다.
학습으로 만들어져 판단하는 녀석을 모델이라고 합니다!
즉, 제가 이제 할 일은, 학습으로 모델을 만드는 것이고, 제가 기대하는 것은, 모델이 도둑질 추측을 잘 해내는 것입니다!
비교 기준을 인지시키기 위해서, 용의자가 얌전히 있는 상태와 참지 못하고 도둑질 중인 상태를 알려줍니다.
이 사진들을 이용해 학습시켜 모델을 만들어 봅시다!
참는 중 이미지 8장과, 도둑질 중 이미지 8장으로 학습을 시켰습니다.
실시간 영상을 보니, 참는중이라고 추측하는군요.
제가 자료를 만드는 사이에, 결국 참지 못하고 먹고 있습니다...
실시간 영상을 보니, 도둑질 중이라고 추측하는군요!
아주 훌륭합니다!!
기계 학습. 인간의 판단을 위임하기 위해서 만들어진 기술.
학습을 통해 모델을 생성하고, 모델은 판단한다.
