1. 생활코딩 머신야학 3기_머신러닝 1일차(수업소개부터~모델까지)

1. 생활코딩 머신야학 3기_머신러닝 1일차(수업소개부터~모델까지)

 

 

1) 1-1 머신러닝 오리엔테이션

- 기계를 학습시켜서 인간의 판단을 위임하기 위한 기술이 ‘머신러닝(Machine learning)’

 

2) 1-2 머신러닝이란?

- 결정 = 비교 + 선택

- 현실에서 닥친 수 많은 선택지들의 사이에서 데이터를 통해 좋은 결과를 도출할 수 있는 ‘비교’ 를 위한 도구가 머신러닝(숫자+통계 기반의 스스로 생각할 수 있는 기계)

- 자동차가 있다고 발이 쓸모가 없어지지 않는 것처럼, 머신러닝이 있다고 우리의 두뇌가 필요 없어지지 않는다. 머신러닝은 우리의 두뇌가 더욱 빠르게 합리적인 의사결정을 할 수 있게 하는 도구

 

3) 1-3 꿈.

- 습관은 의지만으로 이기기 힘들다. 의지로 우리 주변의 환경을 조정해서, 새로운 환경이 습관을 이겨낼 수 있도록 지속적으로 상호작용 해야 함.

(ex. 습관 : 손톱을 깨문다 / 의지 : 깨물지 않는다는 나의 의식 / 환경 : 손톱을 깨물 때 알림을 주는 나의 친구)

 

4) 1-4 궁리하는 습관

- 일 = 꿈 + 능력

- 머신러닝에 필요한 3가지 : 원리, 수학, 코딩

- 머신러닝이라는 도구를 이용할 궁리(생각)을 해보는 것이 중요하다. 몽상가가 아닌, 혁명가로.

 

5) 1-5 Teachable machine

- 이미지, 오디오, 포즈를 학습시킬 수 있는 프로그램.

- 데이터를 통해 기계가 판단하는 확률을 높이는 것(단순히 수 많은 데이터를 학습시키는 것 뿐만 아니라, 오류가 날 수 있는 모호한 데이터들은 학습시킴과 동시에 제거시켜야 함)

- 학습시킨 파일 = 판단력 = 모델(model)

 

6) 1-6 모델(Model)

- 모델 = 머신러닝의 중요한 열쇠

- 경험을 통한 추측, 가설을 통한 실험/검증

- 모델을 만드는 과정은 ‘학습’, 좋은 모델은 좋은 ‘추측’을 할 수 있게 함.