코리안 하이랜더의 일상

양 : 강형ㅇ 동영상 다 봤지? 참 요즘 할거 많아. 우리 어릴땐 그냥 플래시 게임이었는데 ㅋㅋㅋ 조 : 에이 형 피시방가서 친구들하고 카오스, 와우, 그런거 겁나했다면서. 양 : 플래시는 문자 그대로 초등학생때지. 너네 쥬니버 들어가던 거처럼. 그나저나 플래시 너희 어릴때 단종됫다며? 혹시 플래시로 뭐 만들어보고 그랬니? 조 : 나도 게임 만들어 보려고 한번 손대봤어. 그런데 플래시 이야기는 왜? 양 : 딥러닝 이야기 다시 하려고 그런다. 플래시 보면 '레이어' 라는 기능 있지? 조 : 그 층층이 있는거? 양 : 그게 딥러닝에도 사용되. 우리가 사고하는 단계를 레이어로 표현한거야. 아까 그렇게 말하던 합성곱은 그 레이어 중 하나야.위에 사진을 보면 예시가 나와있는데, 주로 합성곱->풀링->합성곱->FC..

이번부터는 컨셉을 좀 바꿉니다. 조카 (이하 조): 그러니까 머신러닝이면 몸무게 같은 거 넣어서 포메랑 스피츠 구별하게 하는거고, 딥러닝이면 그냥 사진 던져줘서 우리가 배우듯이 배우게 하는거지? 아 근데 형, 컴퓨터가 포메하고 스피츠 구별하게 하려면 어떻게 코딩 해야되? 파이썬으로 if weight

알파고 쇼크 뒤 몇년이 지났는데도 딥러닝과 머신러닝의 차이를 잘 이해하지 못해서 제게 물어보시는 분들이 계십니다. 흔히 딥러닝을 사람들이 언급할때 자주 하는 말이 '사람의 생각을 본따' 라고 하는데, 이 말을 통해서 설명해드릴게요. 머신러닝은 학습할 때 특정 수치를 받습니다. 딥러닝은 결국 숫자로 변환하긴 하지만, 이 수치가 뭔지 직접 사람이 가르치지는 않습니다. 잘 안 와닿으신다고요? 그렇다면 이렇게 생각해 봅시다. AI에게 포메라니안과 (재패니즈) 스피츠를 구분하도록 학습시킨다 해봅시다. 머신러닝의 경우 몸무게, 모색(물론 숫자코드로 받습니다), 체고, 머즐길이 등 수치를 받습니다. 블랙탄, 갈색 스피츠나(적어도 재패니즈 스피츠가 대다수인 한국에서는) 5키로가 넘는 포메라니안은 보신 적이 없을겁니다 ..