1. 몬테카를로 트리 탐색, 알파고가 생각하는 방법 이제 알파고가 학습한 것을 바탕으로 어떤 과정을 거쳐 착수를 하는지 알아보자. 이때는 앞서 설명했던 몬테카를로 트리 탐색을 활용한다. 몬테카를로 방법은 무작위로 샘플링하여 정답을 찾는 방식이다. 5000만 국민의 선거 결과를 알기 위해 전수조사하는 대신 무작위로 5만 명 정도만 조사해도 비슷한 결과를 낼 수 있는 것과 마찬가지다. 바둑의 경우로 다시 한번 생각해보자. 1) 바둑은 탐색해야하는 게임 트리가 엄청나게 크다. 2) 게임 트리를 전부 탐색하는 것은 불가능하다. 3) 일부만 무작위로 샘플링하여 탐색해도 비슷한 결과를 낼 수 있다. 이런 방식으로 몬테카를로 방법을 바둑 인공지능에 도입하자 실력이 급상승하기 시작했다. 그러나 몬테카를로 방법에도 엄연..
1. 무어의 법칙 -시간이 지나면서 반도체의 성능은 계속 증가- 1989년 얀 르쿤이 신경망으로 우편번호를 인식하려고 했을 때 고작 10개의 숫자를 인식하기 위해 모델을 학습하는데만 거의 3일이 걸렸다. 당시 신경망 구조는 지금과 크게 다르지 않았고 성능 또한 뛰어났지만 시스템만큼은 지금과는 큰 차이가 있었다. 인텔의 공동 창업자 고든 무어는 1965년 무어의 법칙을 내놓았다. 반도체 집적회로의 성능은 2년마다 2배씩 증가한다는 것으로 이 법칙은 오랫동안 컴퓨터 발전사에 통용되어온다. 얀 르쿤의 1989년 신경망 첫 실험과 2021년의 시스템 사이에 약 32년간의 시간차이가 있었는데, 단순 무어의 법칙에 의해 65536배의 성능 증가가 있었다. 3일이 걸렸던 학습 과정을 2021년에는 4초만에 끝낼 수 ..
1. 데이터는 인공지능의 원유 2012년부터 떠오르는 10대 기술로 첫번째를 빅데이터로 선정할 정도로 이미 가장 중요한 기술로 선정되었는데, 빅데이터가 도대체 무엇이냐?라고 물으면 대답하기 쉽지 않았다 단순히 많은 데이터를 모아두는 것이 왜 바이오, 화학, 식량보다 중요한 기술이냐는 것이다. 당시에는 그만큼 데이터를 제대로 활용할 수 있는 기술이 부족했다. 1907년 프랜시스 골턴이 에 논문 한 편을 제출하는데.. 논문 내용 중에 커다란 황소 한마리를 도축하고 고기 중량을 알아맞히는 이벤트를 진행했다고 한다. 관객들은 6펜스를 내고 티켓에 이름, 주소, 추정 무게등을 기입하여 제출했는데 800여명이 참여하였고 골턴은 이들의 중앙값을 구해보았다고 한다 중앙값은 547kg이었는데 실제로 도축한 고기의 무게는..
1. 딥러닝은 왜 갑자기 잘 동작하는가? 딥러닝이 갑자기 잘 동작하게 된 이유중 하나로 알고리즘의 발전을 들 수 있다. 과거 인공 신경망 시절 해결할 수 없는 문제도 많았고 제대로 학습할 수 있는 방법도 알지 못했다. 그러나 끝까지 연구를 이어온 일부 연구자 덕분에 제대로 학습할 수 있는 방법을 찾아냈다. 딥러닝은 머신러닝의 일종으로 머신러닝과 비슷한 방식으로 작동한다. "데이터와 정답을 입력하면 스스로 규칙을 찾아낸다" 그러나 딥러닝은 기존의 머신러닝에 비해 훨씬 더 크고 풍부한 역량을 지닌 모델이다. 훨씬 더 많은 데이터를 학습할 수 있고, 훨씬 더 풍부한 규칙을 찾아낼 수 있다. 이러한 딥러닝의 특징이 돋보이는 분야가 바로 기계번역이다. 요즘 기계번역은 전문 번역가가 직접 작업한 듯 자연스러운 번역..
1. 4차산업혁명 21세기 들어 기술, 산업 사회 패턴과 절차의 급격한 변화 7대분야? 빅데이터, 인공지능, 로봇공학, 사물인터넷, 무인운송, 3D프린터, 나노기술 >> 자동화가 필수이며 SW 중심이다 2. SW는 왜 배우는가? 4차산업혁명의 급격한 변화를 선도하는 훌륭한 도구 우리나라의 중심이 자바(JAVA)이지만 파이썬이 절대 뒤쳐지는 언어는 아니다 3. 오픈소스(Open source) 제작자의 권리를 지키면서 모두에게 열려있는 소스코드 다른사람들이 참여하면서 같이 개발한다 4. 프로그래밍 환경 언어가 쉬워짐 개발 환경이 좋아짐 옛날에는 모든걸 스스로 만들어서 개발했으나 요새는 이미 만들어진 라이브러리, 오픈소스들을 활용하여 개발 개발의 유명한 명언 '수레바퀴를 두 번 만들지 마라' 챗봇 개발 >> ..
이번 3회 예비?합격자입니다 가끔 카페를 보는 정도만으로 이용하는데 시험이 시행된지 얼마 되지도 않았고 공부 어떻게 해야할지 모르시는 분들이 많아 몇가지 팁을 드리고자 합니다. 본인은 R을 사용하다가 Pyhon으로 넘어온 사람이라 Python위주로 설명되어 있습니다. 1. 깔끔한 시험이 아니기 때문에 확실하게 대비할 필요가 있다. ADsP나 SQLD를 보신 분들이라면 여기서 출제하는 시험이 국가공인시험이 맞는지 의심이 될 정도로 생각보다 깔끔한 시험이 아닙니다. 애초에 문제가 이상한 것 같다고 질문하면 답변도 안해줍니다. 제가 쓴 단답형이 다 맞다고도 생각하는데 뭐가 틀렸는지 잘 모르겠네요 그 외에도 자신의 능력과 무관하게 어떤 변수가 생길 수 있기 때문에 철저한 대비가 필요합니다. 2. 단답형은 필기시..
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