DAY 1 : 수업소개부터 ~ 모델까지
머신러닝은 인공지능을 구현하는 기술. Machine Leaning = 기계 학습. (상상력을 갖는건 늘 어렵다.)
공부가 독재자가 되느냐 구원자가 되느냐.
결정은 비교와 선택으로 이루어져 있다.
결정 (決定) [결쩡] 발음듣기 중요도 별점 2개 다른 뜻(3건)
[명사] 1. 행동이나 태도를 분명하게 정함. 또는 그렇게 정해진 내용. 2. 법원이 행하는 판결ㆍ명령 이외의 재판.
인류는 수를 만들어서 대소 관계를 표준화 시켰다. 크기에 대해서 엄밀하게 생각, 정밀하게 소통. 수는 비교를 위한 가장 중요한 도구.
수의 발명은 혁명적인 사건이다. 복잡한 세상을 숫자로 표현하기 위한 방법이 통계. 컴퓨터로 인해 단순 계산에서 해방.
인간의 고유한 능력인 결정을 기계에게 옮겨놓고 싶어하여 기계에게 스스로 결정할 수 있도록 가르친다. 기계학습. 머신러닝. 나의 두뇌를 더욱 두뇌답게.
‘내가 해결하고자 하는 문제’ 는 뭘까? 제시 -> ‘잘 고쳐지지 않는 습관’
(내 습관은 ? 나는 곱슬머리를 뽑아버리는 습관이 있다. 발모벽 이라고 부르는. 뾰루지나 여드름을 손톱으로 뜯는 버릇도 있다.)
습관은 아무리 발버둥을 쳐도 내 의지만으로는 습관을 이기기 쉽지 않다. 하지만 습관에게 지속적인 영향을 주는 환경이 바뀌면 습관은 서서히 변한다. 환경을 바꾸는 것은 나의 의지다. 의지로 환경을 조정해서 환경이 습관을 손봐주는 방법.
(고등학교 때 머리를 뽑기 시작하면 손을 잡아주는 짝꿍이 있었다. 머리를 뽑다가 뽑은 머리가 10개가 넘어가면 매점에서 몽쉘통통을 사줘야 했음.)
일 = 하고 싶은 것(꿈) + 능력
-> 영혼과 육체처럼 두 가지를 떨어뜨려 놓을 수는 없다.
능력이 있다고 간주하고 꿈을 먼저 꿉시다.
원리 / 수학 / 코딩 - 머신러닝은 원리를 이용해서 수학과 코딩으로 만들어 진 것. 머신러닝으로 궁극의 목적을 이루려면 수학과 코딩이 필요할 것이다. 언젠가는!
궁리가 몽상이 아닌 혁명이 될 수 있는 시대! 몽상을 하다보면 생산자가 될 수 도 있을 것이다.
손톱을 깨무는 버릇이 있다.
이것을 고치려면? 고칠 수 있도록 도와줄 수 있는 환경을 만들려고 한다.
제3자 대신에 내가 손톱을 깨물때, 내 핸드폰 어플이 나에게 깨물지 말라고 이야기 하면 좋겠다.
그러면 나를 계속 카메라로 보고 있어야 겠네.
그러면 핸드폰이 판단하기를 내가 손톱을 깨물고 있는건지, 손을 그냥 올리고 있는건지 정확하게 판단할 수 있을까?
그렇다면 핸드폰에게 내가 손톱을 깨무는 모습이 이렇다는 것을 가르쳐야 겠다. 그러면 머신러닝을 이용하면 되겠다!
궁리하지 않는다는 것은 손해!
수학과 코딩 없이도 머신러닝을 이용할 수 있도록 하는 서비스들이 늘어나고 있다.
티쳐블 머신 Teachable Machine
Image Audio Pose 데이터들에 대한 내용을 컴퓨터에게 학습시킬 수 있다.
class는 연관된 사진들을 모아서 그룹핑해서 이름을 붙인 것이라는 뜻으로 분류 라고 해석.
class 1 에게 손톱 이라는 이름을 붙여준다. - 웹캡으로 손톱을 깨무는 모습을 보여준다.
class 2 에는 정상 이라는 이름을 붙여준다. - 웹캡으로 정상적인 상태를 보여준다.
Train Model 을 클릭하고 기다렸다가 웹캡으로 포즈를 취하면 손톱을 깨무는 모습인지, 정상상태의 모습인지 %로 더 가까운 class 를 알려준다.
나는 손톱을 깨무는 모습과 하품을 하는 모습을 판단할 수 있는지 학습시켜보기로 했다.
신기하다! (진심으로 신기하다!)
우리는 판단력을 기계로 구현한 것이다. 이 판단력은 다운로드 할 수 있다. export model 을 누르면 내 모델을 다운로드 받을 수 있다. 3개의 파일은 우리가 학습시킨 판단력이다. 이 판단력이 머신러닝의 핵심이다.
머신러닝에서는 MODEL 모델 이 판단력이다.
모델은 머신러닝을 이해하는 중요한 열쇠이다. 아이들은 하루종일 모든 것을 만져보고 먹어본다. 아이스크림을 먹어보고 ‘맛있다’라고 느끼고, 돌멩이를 입에 넣어보고 ‘못 먹을 것’ 이라고 생각한다. 이런 경험이 쌓여 갖게된 판단 능력을 ‘교훈’ 이라고 부른다. 교훈 덕에 경험해보지 않아도 결과를 예측, 추측할 수 있다. 예측과 추측 덕분에 먹을 것과 못 먹을 것을 구분해낼 수 있다.
과학자들은 현상을 관찰하고 관찰한 현상을 설명할 수 있는 이유를 추측한다. 이것이 ‘가설’ 이다. 이 가설을 검증하기 위해 실험을 진행하는데, 결과가 도출된 후에 가설의 모순이 없다면 이론으로 인정된다.
교훈과 이론은 판단력의 다른 이름!
좋은 판단력은 나의 삶과 인류의 진보에 필수적인 도구다.
머신러닝은 이런 판단력을 기계에게 부여하는 기술. 머신러닝의 판단력은 모델이고, 모델을 만드는 과정이 학습이다.
학습이 잘 되어야 좋은 모델을 만들고 좋은 모델이 나와야 더 좋은 추측이 나온다. 추측이 정확해야 좋은 결정을 할 수 있다.
좋은 결정을 위한 과정. (화이팅!)