#2. 무료 카지노 게임: 딥러닝의 근본(?)
우리가 AI 모델이라고 부르는 것의 가장 작은 단위는 뭘까?
수천 개의 데이터를 처리하고, 아주 복잡한 판단을 내리는 그 안쪽을 들여다보면, 맨 바닥에는 마치 ‘뇌세포처럼’ 작동하는 작은 구조가 있다.그게 바로 무료 카지노 게임(perceptron)이다.
무료 카지노 게임이란?
딥러닝의 핵심은 무료 카지노 게임이라는 구조다. 무료 카지노 게임은 한마디로,여러 개의 입력값을 받아서 하나의 판단을 내리는 작은 계산 단위이다.이 구조는 실제 인간의 뉴런(신경세포)을 본떠서 만들어졌는데,
입력값들 → 가중치 계산 → 합산 → 활성화 함수 → 출력
입력값 여러 개를 받아서 각각에 가중치를 곱해 계산하고, 그 결과를 바탕으로 하나의 출력값을 낸다.
입력값이 임계치를 넘으면 ‘1’, 아니면 ‘0’ 같은 식의 결과를 낸다.
예를 들어 이메일이 스팸인지 아닌지를 판단하는 상황을 생각해보자.
이메일이 스팸인지 아닌지 판단하고 싶다.
입력: 제목에 ‘무료’, 본문 길이, 링크 개수
가중치: 각 항목의 중요도
출력: 스팸(1) / 정상(0)
- 입력값으로는 제목에 ‘무료’라는 단어가 포함되어 있는지, 본문 길이는 얼마나 되는지, 링크가 몇 개 있는지 같은 요소들이 들어갈 수 있다.
- 무료 카지노 게임은 이런 입력값들을 받아 계산하고, 최종적으로 ‘이메일이 스팸일 확률’을 출력한다.
-이 계산은 무료 카지노 게임 한 개만으로도 가능하다. (=단층 무료 카지노 게임)
- 요약하자면, 무료 카지노 게임은 “여러 조건을 받아 하나의 판단을 내리는 블록”...!
Q. AI/ML/DL의 차이는 무료 카지노 게임 구조와 연관 있나?
A. Yes! 완전 직결됨.
- AI는 무료 카지노 게임 없어도 되는 넓은 범주. DL로 갈수록 다층 구조의 무료 카지노 게임이 필요함.
- 입력값이 많아도 무료 카지노 게임 하나가 모든 걸 처리한다면, 이 구조는 단층 무료 카지노 게임이라고 부른다.
- 반면, 퍼셉트론이 여러 개 존재하고, 각 층(layer)을 구성하며 중간에 판단 단계를 거치는 구조라면 다층 퍼셉트론이다.
-무료 카지노 게임 한두 개로 될 문제인가, 아니면 층을 쌓아야 할 정도로 복잡한가?를 기준으로 문제 난이도를 판단할 수 있음
예) 어떤 문장을 보고 해석할 때,
첫 번째 층: 글에서 단어 특징을 추출
두 번째 층: 문장의 의미 분석
세 번째 층: 감정 판단 (긍정/부정)
→ 이런 구조가 바로 딥러닝 신경망(Neural Network)
입력값을 단번에 처리하는 것이 아니라, 한 층에서 중간 특성을 추출하고 다음 층에서 그걸 바탕으로 더 정교한 판단을 하는 방식이다.이런 구조가 바로 딥러닝의 핵심...
이렇게 여러 층으로 쌓인 다층 퍼셉트론은 다음 편에서 더 알아볼 것이다.
기획자의 시선
☞ 무료 카지노 게임을 기초적인 의사결정 로직으로이해했다.
☞기획할 땐 “어떤 요소를 기반으로 이 판단을 내릴 수 있지?”라는 질문이 무료 카지노 게임 구조와 연결됨
☞ 입력값이 여러 개여도 퍼셉트론이 하나라면 단층 구조이다. 중간 판단 과정이 있는 다층 구조가 아니면 복잡한 문제는 해결하기 어렵다.
☞단층 구조만으로는 복잡한 문제를 잘 해결하지 못한다. 모델의 성능이 특정 이상 올라가지 않는다면, 단층 무료 카지노 게임의구조적 한계도 의심해볼 수 있다.
