AI는 처음이라 - 기획자의 정리 노트 (3)
단층 무료 카지노 게임 선형 문제만 해결할 수 있다. 선형 문제란 쉽게 말해 직선 하나로 분류가 가능한 문제다.
예를 들어 키와 몸무게를 기준으로 운동선수와 일반인을 구분한다면, 어느 정도 직선 형태로 나눌 수 있다. 하지만 현실의 많은 문제는 그렇게 간단하지 않다.
이미지 인식, 음성 인식, 감정 분석처럼 수많은 특성과 맥락이 얽힌 데이터는 선형 경계로 구분할 수 없다. 이런 문제를 해결하려면 중간에 의미 해석을 거치는 여러 계층이 필요하다. 이 계층들이 바로 다층 무료 카지노 게임의 은닉층(hidden layer)이다.
예시 1. 이미지 인식 (고양이 판별기)
▷ 입력: 이미지 픽셀 값
▷ 중간 은닉층:
ㄴ 1층: 이건 눈 같아
ㄴ 2층: 이건 얼굴 형태야
ㄴ 3층: 이건 고양이야
▷ 출력: 이 이미지가 고양이일 확률 97%
→은닉층에서의 단계별 분석없이는 이미지 인식이 불가능
단층 무료 카지노 게임이라면 “이 픽셀 값들이 뭐지?”만 보고 끝나겠지만,다층 무료 카지노 게임은 중간에 그 의미를 단계별로 해석한다.
예시 2. 감정 분석 (텍스트)
▷ 입력: "오늘 진짜 너무 화나!"
▷ 중간 은닉층:
ㄴ 1층: 단어 벡터로 변환
ㄴ 2층: 단어 사이 감정 흐름 분석
ㄴ 3층: 전체 문장의 정서 판단
▷ 출력: ‘부정적인 감정’ 확률: 87%
→ 문장을 이해무료 카지노 게임 데도 ‘문맥 → 해석 → 판단’이라는 단계가 필요하다.
이 과정을 한 층 한 층 쌓아가며 처리하는 게 딥러닝이다.
+) 비유로 이해하면,
단층 무료 카지노 게임 "질문 3개에 YES/NO만 받고 바로 결론 내리는 사람"
→ 빠르지만, 깊이는 없음
다층 무료 카지노 게임은 "질문 3개를 듣고, 의미를 정리하고, 생각을 종합해서 결론 내리는 사람"
→ 느릴 수 있지만, 훨씬 더 무료 카지노 게임함
AI가‘이해’하거나 ‘판단’무료 카지노 게임 데 더 가까워지려면이런 무료 카지노 게임적 사고 과정이 꼭 필요하다.
기획자의 시선
☞모든 문제가 단층 구조로 해결되는 것은 아니다.
☞ 기획자로서 다층 무료 카지노 게임 구조를 이해하면, 어떤 문제가단순 규칙 기반으로 해결 가능한지, 어떤 문제는 학습 구조를 갖춰야 해결 가능한지를 구분할 수 있다.
☞ “입력이 이상하지 않은데 결과가 어색하다”면, 중간 판단 과정(은닉층)의 부족일 수 있다.
☞ 문제를 단계적으로 쪼개고, 어떤 해석 과정을 거쳐야 최종 판단이 나올지를 생각하는 사고 자체가 딥러닝이다.