생물학적 신경망과 학습 잘카지노 게임 추천 딥러닝의 등장

내 삶을 차리는 독서의 시작

<기계 카지노 게임 추천 알고리즘의 분류와에 이어 <AI 최강의 수업 2부 <사람보다 똑똑한 인공지능을 위한 기술 중에서 <인간 두뇌 작동 메커니즘, 인공 신경망과 <학습 잘카지노 게임 추천 딥러닝의 등장을 읽고 밑줄 친 내용을 토대로 생각을 담습니다.

생물학적 신경망과 뉴런

이 부분을 읽기 전까지는 '연결주의'라는 작명에 여전히 의문이 있었는데, 어느 정도 풀린 기분입니다.

세포 하나하나의 정보 처리 속도는 디지털 컴퓨터보다 10만 배 정도 느리다. 그러나 패턴인식과 행동제어 등의 반응은 컴퓨터보다 훨씬 빠르다. 많은 학자들은 그 능력이 많은 연결과 병렬 처리에서 온다고 본다. 신경망을 모방한 기법으로 인공지능을 구축하자는 연구 철학을 연결주의라고 한다.

신경 세포의 다른 이름은 뉴런Neuron입니다.

출처: 위키피디아

중국에 살던 시절 3, 4세였던 큰 아이의 중국어 실력은 놀라웠는데, 당시를 떠오르게 하는 내용입니다.

우리가 관찰카지노 게임 추천 것처럼 어린아이들이 언어를 배우는 능력은 놀랍다. 이 능력은 13세가 지나면서 약해지지만, 이후에도 경험의 강도를 높인다면 새로운 언어를 배울 수 있다.

하지만, 중국을 떠나자 그 능력을 급격히 잃었죠. 13세까지는 여전히 그와 비슷한 능력을 갖고 있는 것일까요?

은닉층의 기능과 역할

고층이라는 말이 곧 적층(積層)을 뜻하는 모양입니다.

신경망이 고층이라는 것은 의사결정에 있어서 여러 계층의 특성을 사용한다는 것을 의미한다. <중략 고층 신경망의 경우 입력층에 가까운 은닉층에서는 단순한 하위 특성을 추출한다. 상위 계층으로 올라갈수록 하위 계층을 통합하여 복잡한 특성을 추출한다.

책에서 소개카지노 게임 추천 링크를 보면 설명한 내용과 대략적으로 대응카지노 게임 추천 그림을 볼 수 있습니다.

출처: Neural Network Recognition of Marine Benthos and Corals

신경망으로 구축카지노 게임 추천 개와 고양이 사진 분류기

다음 다발말[1]을 읽을 때면 개발자로 일한 경험 탓인지 어색한 느낌을 받습니다.

신경망이 내부에서 무엇을 하고 있는지 개발자는 신경 쓸 필요가 없다. 개발자의 업무는 정확한 훈련 데이터집합을 만들어서 좋은 학습 알고리즘과 연결해 주는 것으로 충분하다.

개발자라고 표현하지만 인공지능 전문가라고 말해야 할 것 같은 느낌이 들기도 합니다. 더불어 앞으로 경쟁력을 지니려면 제가 익숙했던 과거의 개발자라는 역할이 바뀌어 책에서 말하는 역할과 비슷한 모습이 되어야 할 듯합니다.

학습 잘카지노 게임 추천 딥러닝의 등장

<학습 잘카지노 게임 추천 딥러닝의 등장을 제목으로 하는 절의 도입부에 다음과 같은 내용이 바로 나옵니다.

2019년 3월, 딥러닝을 컴퓨팅의 중요한 요소로 만든 개념적, 공학적 공헌으로 요수아 벤지오, 제프린 힌튼, 얀 르쿤이 튜링상을 수상하였다.

검색해 보니 관련 기사를 찾을 수 있습니다. 그중에서 제프린 힌튼 박사는 2024년 노벨물리학상까지 수상합니다.

튜링상 수상자로 선정된 조프리 힌튼, 조슈아 벤지오, 얀 르쿤. 연합뉴스/AP 제공

오류역전파 알고리즘은 앞서 <사람보다 똑똑한 온라인 카지노 게임 위한에서도 언급한 바 있습니다.

딥러닝은 오류역전파 알고리즘으로 학습을 수행하는데, 난관을 극복하기 위한 여러 가지 아이디어, 즉 묘수의 집합이라고 할 수 있다. 이 묘수 덕분에 심층 신경망을 학습시킬 수 있게 되었다. 묘수들은 몇 개의 범주로 나눠볼 수 있다. 첫째 은닉 노드의 가중치 수정을 가속하는 방법, 둘째 급경사탐색의 좋은 시작점을 선정하는 방법, 셋째 일반화 능력을 떨어뜨리는 과적합을 막기 위한 조치, 넷째 도메인 특성을 감안한 망구조의 설계 기법이다.

인공지능 이야기에서 빠질 수 없는 GPU가 등장합니다.

GPU가 연결선의 가중치를 급경사탐색법으로 수정하는 단순한 계산이 여러 번 반복되는 인공 신경망의 학습, 특히 딥러닝에서 큰 역할을 하고 있다.

딥러닝의 전환점을 제시한 알렉스넷

그리고, 딥러닝의 인기의 첨병으로 알려진 알렉스넷AlexNet에 대한 내용이 등장합니다.

딥러닝의 인기는 2012년 120만 개의 고해상도 영상을 1,000 개의 범주로 분류하는 이미지넷 대회에서 시작됐다. 대회에서 우승한 알렉스넷AlexNet 덕분이다. 알렉스넷은 6,000만 개의 파라미터와 65만 개의 노드를 가진 심층 신경망이다. 은닉층이 정보 취합, 축약, 선택 등의 다양한 기능을 하도록 설계되었다. 이런 구조를 CNN Convolutional Neural Network이라고 한다.

위키피디아에는 이미 기다란 CNN 페이지가 있어 인공지능의 인기를 실감할 수 있습니다.

한편, 책에서 다음과 같이 CNN 작동 원리를 설명합니다.

CNN은 동물의 시각피질Visual Cortex 자동 원리에서 영감을 받은 것이다. 작동 원리는 이렇다. 시각피질을 구성카지노 게임 추천 개별 신경세포는 제한된 영역의 자극에만 반응한다. 그러나 인접한 세포들은 영역이 부분적으로 중첩된다. 전체 영역은 인접한 세포 간에 중첩된 영역을 종합하여 인식한다. CNN은 이런 특성을 이용해서, 연결의 개수를 획기적으로 줄일 수 있었다.

그리고, 엔비디아가 넘사벽이 이유를 설명카지노 게임 추천 기사에서는 알렉스넷을 이렇게 소개합니다.

“알렉스넷(의 우승)은 딥러닝에만 전환점이 된 것은 아니었다. 전 세계 기술 산업 또한 알렉스넷으로 인해 대전환을 맞이했다. (중략) (알렉스넷은 인공신경망의) 성공을 위해서는 GPU가 꼭 필요하다는 사실을 보여줬다.”

블랙박스로 작동카지노 게임 추천 딥러닝 훈련방법과 XAI

그리고, 딥러닝의 결정적 한계를 설명합니다.

이러한 성공 사례에도 불구하고 딥러닝 학습에는 아직 많은 문제가 남아 있다. 딥러닝 훈련방법은 블랙박스와 같다. 훈련에 사용되는 여러 아이디어들은 이론적으로 보장되는 것이 아니다. 실증적으로 확인되는 경우가 대부분이다.

한편, <인공지능은 나의 읽기-쓰기를 어떻게 바꿀까의 저자인 김성우님은 이러한 문제를 인공지능의 근본 문제로 지적하고 있습니다.

내가 보기에 근본적인 문제는 이렇다. (소위 ‘블랙박스 문제‘가 근본적으로 해소되지 않는다면) 인공지능의 성능이 지속적으로 개선되는 상황에서 그것의 행위와 위험성을 판단하기 위해 인간이 인간을 이해하기 위해 사용해 온 실험설계를 사용하는 것이 계속 유효하다고 장담할 수 있는가? 인간의 과학은 ’인간 너머’를 사유할 수 있는가?

이러한 문제 해결을 위해 '설명 가능한eXplainable AI'라는 개념도 논의되고 있는 것으로 알고 있습니다.