1. About Machine Learning

 평소 AI에 관심을 가지고 있었다. 학교에서도 이번 학기에 AI 수업을 들었지만 내용이 어렵고 광범위한 범위를 빠르게 배우다 보니 정확하게 이해, 따로 활용하기 어려워 여름방학에 추가로 공부할 곳을 알아본 결과 머신러닝 야학 인터넷 강의를 찾게 되어 공부하게 되었다. 배울 것은 너무나 광범위하고 어렵기 때문에 차근차근 조금씩 정리하려 한다.

 

 Machine Learning 은 기계를 학습시켜 인간의 판단을 위임하기 위해 고안된 기술이다. 예로 전염병의 양성 판정, 자동 번역, 자율 주행과 같이 수많은 작업들이 Machine Learning이라고 불리는 여러 기술들에 의해 구현되고 있고, 구현 되려 한다. 이를 위해 가장 간단하면서 어려운 준비물이 있는데 그것은 'Imagination'이다. 

 숫자는 인간에게 비교를 위한 가장 중요한 도구로 사용된다. 거기에 더해 복잡한 세상을 숫자로 표현하기 위한 여러 가지 방법을 찾았는데 이것을 '통계'라고 부른다. 인류는 인간의 고유한 영역으로 남아있던 결정을 기계에 맡기고 싶어 했고, 이러한 것들을 기계에 부여하여 만들어진 기술이 기계학습(Machine Learning)이다. Machine Learning은 우리의 두뇌가 가진 중요한 기능인 판단능력을 확장해서 우리의 두뇌가 더 빠르고 정확하게 결정할 수 있게 돕는 도구이다.

 

먼저 Machine Learning에 대해 자세히 배우기 전에 잘 알지 못해도 누구나 쉽게 접해볼 수 있는 사이트가 있다. AI 관련 용어 이해를 글을 보며 이해하는 것보다 직접 해보며, 이해하는 게 더 효율적이라 느껴 나 또한 실행하면서 배웠다.

 

<Teachable Machine>

 

https://teachablemachine.withgoogle.com

Teachable Machine

이미지 , 오디오, 자세에 대한 데이터를 컴퓨터에게 학습시킬수 있는 사이트이다. 이미지 프로젝트를 클릭했다.

 

 

'손톱'이라는 이미지에 webcam을 누르면 자신의 노트북에 사진이 촬영되는데, 같은 방식으로 '정상' webcam에도 다른 평범한 모습을 찍는다. 이것은 컴퓨터에게 '손톱'과 '정상'에 해당하는 사진을 학습시키기 위해 자료를 모은 것이다. 즉 컴퓨터 학습할 교재를 만들어 준 것이다. 데이터를 충분히 입력했다면 학습을 시킬 수 있는데 Train Model버튼을 누른다. 이것이 기계에게 실제로 학습을 시키는 단계이다. 

학습시킨 후 카메라를 보며 '손톱'을 깨물면 수치가 높아지고, 깨물지 않으면 '정상'쪽의 수치가 높아지는데 이 수치는 기계가 판단한 확률이다. 위 사진들을 더 추가, 삭제할 수 있고 이런 과정을 거치면 컴퓨터는 '손톱'과 '정상'을 점점 정교하게 구분할 수 있는 판단력을 갖게 될 것이다. 사람이 학습하듯, 기계를 학습시켜 정확한 판단력을 갖게 한다는 점에서 이런 기술을 Machine Learning이라고 부르는 것이다.

 

 

위의 판단력을 파일로 만들어서 다운로드 한 모습이다. Export Model 버튼을 누르면 다운로드할 수 있는 여러 가지 방법을 볼 수 있다.

이 3가지 파일이 우리가 학습시킨 판단력이고, 이 파일들이 Machine Learning 의 핵심이다. 그리고 Machine Learning에서는 판단력이라는 표현 대신 'Model'이라는 용어를 사용한다. 일반적으로 교훈 덕분에 경험하지 않아도 추측으로 결정할 수 있다. 교훈과 이론은 판단련의 다른 이름이라 볼 수 있다. 다시 말해 Machine Learning 이란 판단력을 기계에 부여하는 기술을 말하고, 이런 판단력을 Model이라 부른다. 이 모델을 만드는 과정을 학습(Learning)이라고 부른다.

 

학습이 잘 되어야 좋은 모델을 만들 수 있고, 모델이 좋아야 더 좋은 추측을 할 수 있다.

추측이 정확해야 좋은 결정도 가능하다!

 

https://opentutorials.org/course/1