[Day12] 딥러닝과 신경망의 본질 (글로 배우는 딥러닝)
오늘은 딥러닝과 뉴런 네트워크 (신경망)에 대해 알아보도록 하겠습니다. 오늘 내용은 인공지능, 딥러닝에 대한 다소 철학적인(?) 내용들이 다수 포함되어 있네요.
1. 여러분들은 AI, Machine Learning, Deep Learning의 차이점에 대해 잘 알고 계신가요?
https://wendys.tistory.com/136
[AI] 인공 지능 , 머신 러닝, 딥 러닝 차이점이 무엇일까요?
AI, Machine Learning, Deep Learning: What's the difference? 알파고 이후로 더 뜨거워진 AI 시장 하지만 인공지능, 머신러닝, 딥러닝 아직도 혼란스러울것입니다. 그래서 이러한 세 가지 개념들이 무슨 차이가..
wendys.tistory.com
2. 컴퓨터에서 색을 표현하기 위해 R,G,B 색을 사용한다는 것을 아시죠? 딥러닝에서 컬러 이미지를 학습하기 위해서는 이를 분해하여 3가지 채널로 학습합니다.
https://www.w3schools.com/colors/colors_rgb.asp
Colors RGB
Colors RGB RGB Colors RGB color values are supported in all browsers. An RGB color value is specified with: rgb(red, green, blue). Each parameter (red, green, and blue) defines the intensity of the color as an integer between 0 and 255. For example, rgb(0,
www.w3schools.com
3. Yoshua Bengio 교수님은 딥러닝 분야에서 아주 유명하신 분이죠. 삼성에 소속된 분이시기도 합니다. 이분의 페이스북을 팔로우 하는 것도 딥러닝을 배우는 데 중요한 요소가 될 지도 모르겠습니다.
https://www.facebook.com/yoshua.bengio/posts/2269432439828350
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www.facebook.com
4. 인공지능을 이해하기 위해 행동주의 심리학도 한번 살펴 보겠습니다.
행동주의 심리학 - 나무위키
이 저작물은 CC BY-NC-SA 2.0 KR에 따라 이용할 수 있습니다. (단, 라이선스가 명시된 일부 문서 및 삽화 제외) 기여하신 문서의 저작권은 각 기여자에게 있으며, 각 기여자는 기여하신 부분의 저작권�
namu.wiki
5. 심지어 비둘기 조차도 학습이라는 것을 할 수 있습니다.
https://www.youtube.com/watch?v=vGazyH6fQQ4&feature=youtu.be
6. 조작적 조건화
https://ko.wikipedia.org/wiki/%EC%A1%B0%EC%9E%91%EC%A0%81_%EC%A1%B0%EA%B1%B4%ED%99%94
조작적 조건화 - 위키백과, 우리 모두의 백과사전
위키백과, 우리 모두의 백과사전. 조작적 조건화(操作的條件化, Operant Conditioning)는 행동주의 심리학의 이론으로, 어떤 반응에 대해 선택적으로 보상함으로써 그 반응이 일어날 확률을 증가시키�
ko.wikipedia.org
7. 인간의 행동을 '조작'할 수 있다면? '스키너의 상자'(Skinner Box)
http://www.edupolnews.com/news/articleView.html?idxno=11676
인간의 행동을 '조작'할 수 있다면? '스키너의 상자'(Skinner Box) - 교육정책뉴스
[교육정책뉴스 한진리 기자] \'프레드릭 스키너\'(Burrhus Frederic Skinner, 1904~1990). 미국의 심리학자이며, 오늘날 가장 영향력 있는 행동주의 심리학자로 불린다.1922년 해밀턴 대학에 입학했지만, 행��
www.edupolnews.com
8. 인지심리학 (이런 것들을 살펴보기 위해 나무위치를 읽게 될 줄은 몰랐습니다.)
인지심리학 - 나무위키
행동주의에 직접적으로 의문이 제기되는 계기가 된 연구들 중 일부는 동물 연구로부터 촉발되었다. 이러한 연구들은 공통적으로 자극과 반응 사이에 이 둘 사이의 관계를 조정하거나 조합하는
namu.wiki
9. 마스터 알고리즘이라는 책을 한번 읽어보기를 권장받았습니다.
마스터 알고리즘 - 교보문고
알파고와 제4차 산업혁명이 이슈 됨에 따라 인공지능과 머신러닝에 대한 관심 또한 증가하였다. 구글, 마이크로소프트, 페이스북, 아마존 등 거대 기업들도 앞다투어 머신러닝에 투자를 하고 있
www.kyobobook.co.kr
10. 연결주의를 아시나요? 고등학교 윤리 시간에 배운 철학보다 더 깊이 철학을 공부해야 할 것 같습니다.
https://ko.wikipedia.org/wiki/%EC%97%B0%EA%B2%B0%EC%A3%BC%EC%9D%98
연결주의 - 위키백과, 우리 모두의 백과사전
위키백과, 우리 모두의 백과사전. 연결주의(連結主義, connectionism)는 인공 신경망을 사용하여 마음 현상을 표현하길 바라는, 인지 과학 분야의 접근법이다.[1] 시멘스(Siemens)가 제시한 학습이론으�
ko.wikipedia.org
11. Linear transformations and matrices | Essence of linear algebra, chapter 3 (3Blue1Brown은 정말 수학을 시각적으로 이해하기 쉽게 비디오로 설명합니다. 모두가 극찬하는 그 채널...)
https://www.youtube.com/watch?v=kYB8IZa5AuE&feature=youtu.be
12. 스칼라가 뭔지 모르신다면 다음을 읽어보시기 바랍니다.
https://ko.wikipedia.org/wiki/%EC%8A%A4%EC%B9%BC%EB%9D%BC_(%EC%88%98%ED%95%99)
스칼라 (수학) - 위키백과, 우리 모두의 백과사전
위키백과, 우리 모두의 백과사전. 스칼라란 선형대수학에서 선형공간을 정의 할 때, 선형공간의 원소와 스칼라 곱을 하는 체의 원소이다. 예를 들어, 1차 실수 계수 다항식들의 선형공간 { a + b x
ko.wikipedia.org
13. 스칼라 얘기를 꺼내는 것은 벡터에 대한 이야기를 하고 싶기 때문입니다.
https://ko.wikipedia.org/wiki/%EC%9C%A0%ED%81%B4%EB%A6%AC%EB%93%9C_%EB%B2%A1%ED%84%B0
유클리드 벡터 - 위키백과, 우리 모두의 백과사전
위키백과, 우리 모두의 백과사전. 2차원 벡터(u,v)의 예 수학, 물리학, 공학에서, 유클리드 벡터(영어: Euclidean vector)는 벡터의 특수한 경우로, 유클리드 공간에서 방향과 크기를 모두 포함하는 기��
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14. 머신러닝이란 무엇인가?
https://research.sualab.com/introduction/2017/09/04/what-is-machine-learning.html
머신러닝이란 무엇인가?
수아랩 리서치 블로그 첫 번째 글의 주제는 ‘머신러닝이란 무엇인가?’ 입니다. AI(인공지능)를 가능하게 하는 핵심 기술이라고 할 수 있는 머신러닝에 대해서, 글을 읽는 모든 분들이 이해하실
research.sualab.com
15. 딥러닝이란 무엇인가? - 수아랩이라는 회사에 대해서 이름은 들어봤었지만, 이런 훌륭한 블로그도 운영하고 있었는 지는 몰랐네요.
https://research.sualab.com/introduction/2017/10/10/what-is-deep-learning-1.html
딥러닝이란 무엇인가? (1)
수아랩 리서치 블로그 두 번째 글의 주제는 ‘딥러닝이란 무엇인가?’ 입니다. 오늘날의 AI(인공지능)를 가능하게 하는 기술이 ‘딥러닝’이라고들 하는데, 왜 수아랩 리서치 블로그에서 ‘머신
research.sualab.com
https://research.sualab.com/introduction/2017/10/10/what-is-deep-learning-2.html
딥러닝이란 무엇인가? (2)
(이전 포스팅 보기)
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16. 블랙박스(Blackbox)라고? - 인공지능이 블랙박스라는 주장을 반박하는 글입니다. 같은 반 다른 친구가 이야기하는 것을 들었는데, 이 필자에 대해 욕하는 사람이 많다고 합니다...
https://blog.pabii.co.kr/aint-blackbox/
블랙박스(Blackbox)라고? - 파비 블로그
블랙박스란 없습니다. 어떻게 계산되는지 모른다는건 자기가 몰라서 그런거에요. Neural net이 결국은 Logit을 여러개 엮어놓은건데, Logit이 학부시절 배우셨을 회귀분석 식이랑 생긴 형태가 같습니
blog.pabii.co.kr
17. AI가 정답을 내보내지 않았을 때, 왜 그런 답을 내었는지, 어디서 잘못되었는지 찾을 수 있을까요? 그럴 수 없다는 말을 여기저기서 듣게 됩니다.
https://news.joins.com/article/22394025
못 믿겠다 AI, 설계자도 심층신경망 작동 방식 몰라
기계 학습이란 컴퓨터가 스스로 학습해서 데이터로부터 패턴을 파악하는 것을 말한다. 이런 대리인에게 발전소 같은 핵심 인프라를 운영하거나 의학적 결정을 내리게 해도 괜찮을까? 사람들의
news.joins.com
18. Interpretable ML: 그래서 이런 화두가 등장했나 봅니다. 우리는 과연 Machine Learning을 디버깅할 수 있을 만큼 이해할 수 있게 될까요?
https://research.sualab.com/introduction/2019/08/30/interpretable-machine-learning-overview-1.html
Interpretable Machine Learning 개요: (1) 머신러닝 모델에 대한 해석력 확보를 위한 방법
지금까지의 포스팅을 통해, 수아랩 블로그에서는 다양한 문제 상황에 대하여 동작하는 딥러닝 모델을 직접 제작하고 학습해 왔습니다. 다만 대부분 맨 마지막 과정에서 학습이 완료된 모델을 ��
research.sualab.com
https://research.sualab.com/introduction/2019/10/23/interpretable-machine-learning-overview-2.html
Interpretable Machine Learning 개요: (2) 이미지 인식 문제에서의 딥러닝 모델의 주요 해석 방법
앞선 글에서 머신러닝 모델에 대한 해석력 확보를 위한 Interpretable Machine Learning(이하 IML)의 개요를 다뤘습니다. 이번 글에서는 IML에 대한 지금까지의 이해를 바탕으로, 많은 분들이 관심을 가지��
research.sualab.com
19. Why Should I Trust You?": Explaining the Predictions of Any Classifier ... LIME (Local Interpretable Model-agnostic Explanation)이라는 개념이 등장합니다.
https://www.youtube.com/watch?v=hUnRCxnydCc&feature=youtu.be
20. 씁쓸한 교훈
https://newsight.tistory.com/302
The Bitter Lesson 번역
The Introduction of Reinforcement Learning의 저자로 유명한 Richard Sutton의 2019년 5월 13일에 올라온 AI에 대한 글을 번역해보았다. (역자: 곽동현, 윤상웅) The Bitter Lesson 씁쓸한 교훈 70년간의 AI연구..
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