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백설공주 거울과 인공지능 이야기

백설공주 거울과 인공지능 이야기

: 볼츠만 머신러닝에서 딥러닝까지

제이펍-I♥A.I 시리즈이동
리뷰 총점9.4 리뷰 14건 | 판매지수 270
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품목정보

품목정보
발행일 2018년 10월 30일
쪽수, 무게, 크기 208쪽 | 170*225*18mm
ISBN13 9791188621446
ISBN10 1188621440

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그래서 이 책에서는 ‘머신러닝은 무엇인가?’부터 시작하여 최근 연구의 돌파구를 만든 딥러닝, 그리고 딥러닝 초기 연구의 계기가 되었던 볼츠만 머신을 이용한 머신러닝을 ‘수식 없이’, ‘이야기와 함께’ 설명해 보고자 합니다. 관심 있는 사람이라면 누구든지 읽을 수 있는, 그야말로 세상에 없던 새로운 머신러닝 책을 만들어 보았습니다. --- p.x

이 책은 이러한 머신러닝 과정에 일어나는 계산 중 기본적인 부분을 내용으로 한다. 그리고 최근에 있었던 연구의 돌파구인 딥러닝(deep learning, 심층학습)에 대해서도 간략한 내용과 그 의의를 다룰 것이다. --- p.9

거울: 현실을 받아들여야죠. 그럼, 가중치를 음수로 하면 어떨까요?
왕비: 마이너스가 되도록 하겠다는 거지? 그게 좋겠네, 조금 짜증은 나지만…
거울: 그럼, 이 레버를 당겨 보세요. 이쪽으로 당기면 음수가 됩니다.
왕비: 그건 그렇고 이 레버는 대체 언제 다 설치한 거야?
거울: 이런 일도 있지 않을까 싶어서 하인 분들께 부탁드렸어요. --- p.30

다양한 특징값에 가중치를 곱하고 다시 그 값을 합하는 과정을 거쳐, 다시 그 결과를 비선형 변환을 통해 복잡한 함수의 부분을 만든다. 이렇게 만든 특징값을 다시 조합하는 과정을 반복하는 형태로 구성된 여러 층의 구조를 신경망이라고 한다. 신경망은 또한 우리 뇌에 있는 신경 회로망이라는 의미도 갖고 있다. --- p.66

병사: 그렇다는 얘기는, 행렬은 패턴의 양상과 위치, 패턴의 강도로 요약할 수 있다는 거네요.
거울: 똑똑하시네요. 말씀하신 대로입니다.
거울: 행렬을 구성하는 모든 숫자에 의미를 두는 대신, 벡터가 이루는 패턴과 그 패턴이 어떤 위치에 어느 정도 강도로 출현하는지에 대한 관점으로 행렬을 나타낼 수 있어요. 이때 행렬을 나타내는 데 필요한 패턴의 수가 적으면 행렬 전체를 나타내는 데 필요한 숫자의 수도 적어지겠죠. 이런 패턴의 개수를 행렬의 랭크(rank)라고 합니다. 랭크가 낮은 행렬에는 빠진 값을 채워 넣을 수 있어요. 이것을 저랭크 행렬 복원(low-rank matrix completion)이라고 해요.
왕비: 그런데 어떻게 그게 가능한 거야?
--- p.110

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