플랫폼 개발팀 기술 블로그

머신러닝은 어떤 데이터로 어떤 학습 알고리즘을 사용할 것인가를 결정하는 작업이라고 할수 있다. 여기서 문제가 될수 있는 나쁜 알고리즘과 나쁜 데이터에 대해 알아보도록 하자.충분하지 않은 데이터Permalink어린아이에게 사과에 대해 알려주려면 사과를 가리키면서 ‘사과’라고 말하기만 하면 된다(아마도 이 과정을 여러 번 반복해야 하겠지만..). 그러면 아이는 결국 색깔과 모양이 달라도 모든 종류의 사과를 구분할 수 있게 된다. 하지만 머신러닝에서 사과를 구분할 수 있도록 알고리즘이 잘 작동하려면 데이터가 많아야 한다. 아주 간단한 문제에서 조차도 수천 개의 데이터가 필요하고 이미지나 음성 인식 같은 복잡한 문제라면 수백만 개가 필요할지도 모른다.“It’s not who has the best algorit..

인공지능? 머신러닝? 딥러닝인공지능, 머신러닝, 딥러닝에 대해 자세히는 모르지만 대부분 한번쯤을 들어보았을 것이다. 분명 3가지는 차이가 있으며 어떤 차이가 있는지부터 알아보자. 머신러닝은 말 그데로 “기계가 학습?” 그럼 인공지능과 딥러닝은? 마찬가지로 기계학습이라 해도 틀린것은 아니다.(그림 출처: https://blogs.nvidia.co.kr/2016/08/03/difference_ai_learning_machinelearning/) 인공지능은 매우 포괄적인 개념으로 가장 많이 사용되는 대중적인 단어이다. 특정 기술 분야 뿐아니라 지능적인 요소를 가진 모든 부분에 대해 부르는 이름이다. 예를들어 게임상의 Bot이나 음성인식을 이용한 검색, 통계를 기반으로한 예측시스템들도 인공지능이라 부른다. 반면..