01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？
Jun 25, 2026 07:51
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Speaker 1 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
안녕하십니까.
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Speaker 1 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
서울대학교 우민환입니다.
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Speaker 2 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
반갑습니다.
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Speaker 2 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
오늘부터 내일까지 제가
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Speaker 1 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
각각 4시간씩 총 8차시
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Speaker 1 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
뵙게 될 텐데요.
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Speaker 2 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
이 사피 교육 프로그램에 아주 훌륭한
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Speaker 1 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
말씀을 많이 듣고 또 이렇게 높은 경쟁력을 뚫고 오신 분들이라고 아주 훌륭한
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Speaker 1 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
수강생들이라고 들어서 기대가 큽니다.
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Speaker 2 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
비록 제가 얼굴을 뵙고 강의는 못하지만
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Speaker 2 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
그래도 이렇게
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Speaker 1 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
활발히 강의 들으시면서 코멘트 남겨주시고 질문해주시면
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Speaker 1 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
감사하겠습니다.
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Speaker 1 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
그리고 저희가 배울 내용들이 상당히 많은데요.
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Speaker 1 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
상당히 처음에는 제가
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Speaker 1 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
조금 더 몸을 저도 워밍업하고 여러분도 워밍업하기 위해서 조금 더 쉬운
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Speaker 1 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
내용부터 아마도 이제 오늘 차시가 거듭날수록 조금 더 어려워질
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Speaker 2 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
테고 내일 더 어려워질 겁니다.
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Speaker 2 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
그래서 기대하시길 바라겠고 또 한편으로는 또 잘
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Speaker 1 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
안전벨트 잘 메시고 이제 여정을 시작하셨으면 좋겠습니다.
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Speaker 1 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
먼저 오늘 배울 내용들을 제가 간단히
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Speaker 2 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
소개해 드리고요.
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Speaker 1 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
먼저 이번 차시에 얘기할 것들은 AI와 머신러닝,
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Speaker 1 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
딥러닝 그리고 데이터와 학습에 대한 이해 그리고 가장
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Speaker 1 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
단순한 단일 피처 기반으로 학습하는 것부터 해서 복수 피처로
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Speaker 1 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
확장하는 것들 그래서 저희가 조금 조금씩 빌드업을 해나갈 예정입니다.
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Speaker 1 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
학습 목표는 다음과 같습니다.
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Speaker 1 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
그러면 학습을 본격적으로 시작하겠습니다.
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Speaker 1 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
저희가 거두절미하고 바로 시작을 할 텐데요.
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Speaker 1 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
먼저 저희가 시작하면서 질문을 한번 해볼 수 있을
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Speaker 1 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
텐데요.
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Speaker 2 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
저희가 일상생활에서 AI와
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Speaker 1 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
머신러닝이 어떻게 저희 삶에 영향을 미치는지 한번 생각을 해봤으면
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Speaker 1 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
좋겠습니다.
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Speaker 1 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
유튜브 알고리즘이 저희 취향을 어떻게 잘
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Speaker 1 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
알아맞힐까라는 것을 아마도 여러분들 다 스스로
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Speaker 1 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
해보셨을 텐데요.
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Speaker 1 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
제가 사실은 특별히 알고리즘한테 내
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Speaker 1 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
취향이 어떤 것이다 라고 직접 말하거나 정보를 직접적으로
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Speaker 1 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
주지 않았음에도 불구하고 알고리즘이 이렇게 내 취향을 잘 맞춰라는
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것들을 아마 느껴보셨을 겁니다.
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Speaker 1 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
그리고 여러분이 사용하신 이메일에서도 어떻게
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Speaker 1 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
하면 스팸 메일과 정상 메일 중에서 잘 가려내어서 사실은
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Speaker 1 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
여러분이 거의 일상에서 정상적인 메일이 스팸으로 갈 확률이
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Speaker 1 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
굉장히 작고
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Speaker 1 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
스팸 메일이 또 정상 메일로 갈 확률도 굉장히 작은 것 같아요.
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Speaker 1 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
어떻게 하면 이렇게 잘 가려낼 수 있을까라는 질문을 해보셨을
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Speaker 1 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
텐데요. 여기에서의 공통점은 사람이
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Speaker 1 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
모든 규칙을 미리 하드코딩 즉 규칙을
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Speaker 2 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
아주 세세하게 다 내리주지
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Speaker 1 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
않아도 데이터에서 규칙을 학습해서 그 성능을 향상시키는 데가
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돼 있는 게 아주 주안점입니다.
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Speaker 2 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
그래서 그것들을 우리가 배우게 될 거고요.
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Speaker 1 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
첫 번째로 저희가 통상적으로 인공지능,
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Speaker 1 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
머신러닝,
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Speaker 1 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
딥러닝 이것들을 용어를 얘기하는 도대체 이 세 가지가
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Speaker 1 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
어떻게 다른지 관계가 어떻게 되는지 한번 살펴보도록 하겠습니다.
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Speaker 1 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
먼저 AI라고 하는 인공지능은
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Speaker 1 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
저희가 주어진 환경에서 환경 데이터를 인지하여서 저희가
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Speaker 1 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
인지하고 학습하고 추론을 통해서 어떤 주어진 목표를 달성하도록
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Speaker 2 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
예측,
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행동, 행동 선택 또는 계획을 하는 시스템 전반을 얘기합니다.
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Speaker 1 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
그럼 머신러닝은 무엇이냐?
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Speaker 1 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
머신러닝도 들어보셨을 텐데요.
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Speaker 1 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
머신러닝은 AI 내에 사실 부분
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집합입니다.
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Speaker 1 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
AI 내에 부분 집합으로서 데이터로부터 학습을 하여서
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원하는 목적을 달성하는 접근 방법론을 얘기합니다.
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Speaker 1 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
예를 들어서 우리가 ChatGPT로 대표된 언어
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모델들, 이미지 분류 모델,
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Speaker 1 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
추천 시스템 등등 여러 가지가 있을 테고요.
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Speaker 1 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
그러면 딥러닝은 무엇이냐고 하면 딥러닝은
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Speaker 1 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
머신러닝 내에 또 부분 집합인데요.
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딥러닝은 머신러닝 범주 내에서 특별히
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Speaker 1 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
신경망이라는 뉴럴 네트워크 함수만을 활용해서 학습을
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Speaker 1 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
하는 방법론입니다.
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Speaker 2 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
그래서 저희가 주로
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Speaker 1 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
오늘과 내일 다룰 내용은 AI 범주 내에서 머신러닝에
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속하는 개념들과 방법론 등을 배워보도록 하겠습니다.
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Speaker 1 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
저희가 이번 강좌에서는
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Speaker 1 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
혹은 AI2 전체 코스에서
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사실 다루지 않을 부분인데 AI 안에 머신러닝이
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아닌 AI가 존재합니다.
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이것들은 규칙기방 시스템 등 여러 가지가 존재하는데요.
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Speaker 1 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
저희 강좌 내용에서 빠져있는 부분이고
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Speaker 1 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
통상적으로 지금 2025년
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Speaker 1 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
현 시점에서 얘기하는 AI들은 대부분 머신러닝 기반의 AI를
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얘기합니다.
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그러면 데이터와
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Speaker 1 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
학습의 이해에 대해서 본격적으로 얘기할 테고요.
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Speaker 1 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
그러기 위해서는 데이터 구성 요소에 대해서 개념 정리를 잠깐 하도록
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Speaker 1 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
하겠습니다.
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Speaker 1 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
데이터가 왜 중요한가?
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Speaker 1 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
라는 질문을 해볼 수 있을 텐데요.
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Speaker 1 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
먼저 아까 말씀드렸듯이 머신러닝은 하드코딩을 하는 게 아니라 직접
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Speaker 1 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
여러분이
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Speaker 1 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
어떤 상황에서 어떠한 인풋에서 어떻게 행동해야 되는가 예측해야
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Speaker 1 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
되는가를 하나하나 직접 코딩하지 않고 데이터를 주고
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Speaker 1 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
데이터에서 알고리즘이 학습을 하여서 그 규칙을
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학습하게끔 하는 게 가장 키포인트입니다.
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Speaker 1 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
그렇다면 결국에는 데이터 데이터라는 것은 피처와
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Speaker 1 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
라벨로 우리가 얘기할 수 있고 그것들은 특히 뒤에서
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Speaker 1 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
더 얘기할 지도학습에서 본격적으로 다룰 텐데요.
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데이터들의 분포와 관계,
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이러한 데이터들의 요소들이 머신러닝
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학습 결과를 결정하게 됩니다.
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그럼 Feature란 무엇이냐고 하면 저희가 어떤
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Speaker 1 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
모델이라고 하는 함수가 있을 테고 더 우리가 모델이 뭔지 그리고
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우리가 학습할...
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Speaker 1 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
실제 학습의 대상이 무엇인지는 더
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Speaker 1 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
본격적으로 나중에 얘기할 테고요.
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Speaker 1 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
먼저 데이터부터 얘기하자면 feature라는 혹은 특성 여러 가지
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Speaker 1 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
이름으로 불리는 모델의 입력 정보를 활용되는 요소가
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Speaker 1 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
데이터가 있고요.
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Speaker 1 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
그리고 또 모델의 output으로 삼는 모델이 예측하려는
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Speaker 1 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
정답 혹은 학습의 목표 값인 라벨 혹은
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Speaker 1 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
response 여러 가지 이름으로 불립니다.
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Speaker 1 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
이것들이 존재하고요.
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Speaker 1 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
머신러닝의 시생활 예시는 아까 말씀드렸듯이 유튜브 추천 예를
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들자면요.
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먼저 피처는 거기서 무엇이냐고 하면 여러분이
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Speaker 1 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
사용자 입장에서 각 영상들의 어떤 정보들,
7:03
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거기에 정보라는 것은 그 영상의 장르가 있을 수 있고 크리에이터
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아이덴티티가 있을 수 있고 그 크리에이터의 이력이 있을 수도 있고요.
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조회수,
7:14
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Speaker 1 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
좋아요수 등 여러 가지
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유튜브 추천 알고리즘 입장에서 얻을 수 있는 모든 정보들이
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여기 피처로 망나갈 수 있습니다.
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Speaker 1 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
그리고 사용자 정보도 마찬가지로 유튜브 알고리즘 기준으로 각
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Speaker 1 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
영상들의 정보를 알고 있을 뿐만 아니라 여러분이 사용자로서 사용하는
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Speaker 1 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
데 있어서 여러분에 대한 정보도 알고 있겠죠.
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S…
Speaker 1 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
그리고 시청 이력들,
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Speaker 1 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
그리고 여러분들이 어떤 채널을 구독하고 있는지
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Speaker 1 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
등등 어떠한 영상들을 좋아요를 눌렀는지 등등의 정보들이
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Speaker 1 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
있을 겁니다.
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Speaker 1 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
그것들이 다 피처로 들어가고요.
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Speaker 1 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
그러면 알고리즘은 그것들을 바탕으로 어떠한
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영상을 추천을 하겠죠.
7:54
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Speaker 1 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
그 추천한 영상에 대해서 받는 라벨
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Speaker 1 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
혹은 피드백이 있습니다.
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Speaker 1 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
그 피드백은 뭐냐면 예를 들어서 여러분이 사용자로서 그걸
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Speaker 1 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
시청했는지 안 했는지 어떤 걸 클릭을 해서 시청을 했는지 좋아요를
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Speaker 1 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
했는지 안 했는지 혹은 시청을 안 하고 혹은 좋아요로 클릭 안
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Speaker 1 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
한 것들도 다 모든 게 피드백이고 그것들이 다 라벨로 들어갑니다.
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그것들을 바탕으로 유튜브 추천 알고리즘은
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어떠한 피처들 기준으로 어떤 영상을 추천을
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했더니 아 이 영상들은 특정 영상은
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클릭을 했고 혹은 시청을 했고 좋아요를 눌렀고 등등
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Speaker 1 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
피드백을 받았구나 혹은 어떤 이런 정보를
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바탕으로 추천을 했는데 아 그 영상은 사용자가
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시청을 하다가 중간에 멈췄던지 혹은 아예 클릭도 안 했던지 혹은
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좋아요가 아닌 싫어요를 보겠죠.
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Speaker 1 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
thumbs down을 눌렀는지 여부들을 바탕으로 어떤
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걸 좋아하는지 사용자가 직접 나의 취향이 무엇이다
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Speaker 1 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
라고 시스템에 얘기하지 않았음에도 불구하고 충분한 데이터를
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모았을 때 우리가 잘 추천된
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Speaker 1 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
개인화된 추천을 할 수 있는 것을 우리가 알 수 있습니다.
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그리고 그것들이 비단 추천 시스템만이 아니라 말씀드렸듯이
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Speaker 1 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
스팸메일에서도 그럼 피처는 무엇이냐고 하면 스팸메일
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Speaker 1 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
분류해서 메일 제목이 있을 수 있겠죠.
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Speaker 1 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
메일 제목이 있을 수 있겠고 발신자 이메일 정보가 있을 수 있겠고요.
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Speaker 1 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
그리고 어떤 특정 단어들의 빈도가 있을 수 있겠습니다.
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Speaker 1 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
그리고 그 안에 텍스트 안에 어떤 정보들도 다 피처로 들어갈
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테고요.
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Speaker 1 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
그걸 바탕으로 어떤 이메일이 스팸인지 아니면 정상 이메일인지를
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Speaker 1 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
분류할 수 있겠습니다.
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Speaker 1 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
이것들을 다 말씀드린 것처럼 이것들을 하드
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Speaker 1 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
코딩 즉 직접 다 코딩을 하면서 어떤 발신자 주소는
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Speaker 1 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
조금 스팸이야 라고 룰을 만드는 것이 룰을 여러분이
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Speaker 1 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
만드는 게 아니라 여러분은 이런 피처를 바탕으로
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Speaker 1 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
충분히 스팸과 정상 메일을 봤을 때 학습
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Speaker 1 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
그 알고리즘이 이러한 규칙을 학습을
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Speaker 1 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
하도록 하는 게 머신러닝의 예입니다.
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Speaker 1 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
그러면 먼저 이제 조금 더 본격적으로 들어가서 단일
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Speaker 1 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
피처를 가지고 어떻게 학습을 하는지 단일 피처라고 하면 피처가
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Speaker 1 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
원디멘션일 때 어떻게 학습을 하는지에 대해서 얘기하도록 하겠습니다.
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Speaker 1 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
원디멘션이라고 하는 것은 무엇이냐면 제가
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Speaker 1 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
예제로 들 아주 심플한
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그 데이터 포인트들인데요.
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Speaker 1 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
실제 데이터들이고 여기서는 X축에는
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Speaker 1 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
얼만큼 오래 학교를 다녔는지의 여부입니다.
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Speaker 1 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
그래서 이게 원 디멘션이죠.
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Speaker 1 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
즉 피처는 하나밖에 없는 겁니다.
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Speaker 1 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
그리고 여기는 Y축에는 인컴 수입이고요.
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여기는 기준으로 100만 원 단위로 보시면 됩니다.
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그래서 데이터가 이렇게
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Speaker 1 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
30개의 데이터들이 있고요.
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Speaker 1 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
이 30개의 데이터는 뭐냐면 각각의 특정 개인이 얼마나
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Speaker 1 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
오래,
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Speaker 1 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
여기서는 아마도 초등학교
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Speaker 1 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
이후로 얼마나 다녔는지일 겁니다.
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Speaker 1 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
왜냐하면 대학교 이후로
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Speaker 1 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
얼마나 이렇게 22년을 다니기는 굉장히 힘들 것 같고요.
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Speaker 1 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
그래서 빨간 점들은 뭐냐면 각각의 개인들에 대한
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Speaker 1 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
데이터 포인트들입니다.
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Speaker 2 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
즉,
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Speaker 1 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
얼마큼
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Speaker 1 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
교육기간이 얼만큼 길었는지와 그에 해당하는 개인들의 인컴이
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Speaker 1 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
얼만큼인지에 대한 것들이고요.
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Speaker 1 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
그럼 두 개의 그러면 결국에 XY 페어들이 있겠죠.
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Speaker 1 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
그래서 X는 Years of Education,
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Speaker 1 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
즉 얼만큼 오랫동안 교육을 받았는지,
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Speaker 1 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
인컴은 수입이고요.
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Speaker 1 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
XY Coordination이 몇 개가 있냐면 여기 빨간 점들이 30개가 있습니다.
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Speaker 1 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
이 빨간 점들은 각각이 데이터들이고요.
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Speaker 1 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
이 빨간 점들의 데이터들을 우리가 바탕으로
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Speaker 1 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
여기 매우 중요한 포인트들인데요.
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Speaker 1 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
이 함수적인 관계를 우리가 가정을
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Speaker 1 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
할 겁니다.
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Speaker 1 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
여기서 함수적인 관계를
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Speaker 1 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
가정을 한다는 것은 years of education 제가 X라고 통칭해서 부르겠습니다.
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Speaker 1 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
그리고 income을 Y라고 부르겠습니다.
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Speaker 1 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
그러면 X와 Y와의 관계가 있을 텐데 그
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Speaker 1 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
X와 Y의 관계를
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Speaker 1 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
평균적으로 나타내는 어떤 함수가 있겠지라고 얘기하고요.
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Speaker 1 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
그것들을 제가 true 함수를 f star라고 부르겠습니다.
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Speaker 1 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
여기 별 표치는 f star라고 하고 이것은 미지의
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Speaker 1 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
참 함수입니다.
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Speaker 1 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
즉 제가 미지의 참
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Speaker 1 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
함수라고 얘기하는 것은 여러분은 이것을 알 수가 없습니다.
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Speaker 1 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
정확히 알 수 없다는 얘기고요.
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Speaker 1 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
이것들은 feature와 label 사이에 실제 평균 관계를
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Speaker 1 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
나타내는
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Speaker 1 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
어떠한 미지의 함수인데 이거는 직접적으로 관찰할 수 없습니다.
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Speaker 1 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
그리고 여러분이 관측하는 것은
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Speaker 1 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
오차가 포함된 이 빨간 점들일 뿐입니다.
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Speaker 1 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
자 그럼 오차라는 게 여기에 딱 하나가 더 있는데요.
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Speaker 1 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
이 오차라는 건 뭐냐면 자 우리가 제가 엡실론이라는
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Speaker 1 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
표현으로 이렇게 작은 2라는 표현을 쓰는데 이걸 측정 오차라고 하고요.
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Speaker 1 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
측정 오차는 뭐냐면
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Speaker 1 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
실제 평균적인 X와 Y의 관계가 즉
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Speaker 1 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
Feature와 Label의 관계가 FSTAR라는 관계로
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Speaker 1 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
이렇게 파란색 함수로 나타내는데 모든 데이터점들이
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Speaker 1 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
잘 보시면 파란색 선에 있지 않고요.
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Speaker 1 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
조금씩 조금씩 떨어져 있어요.
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Speaker 2 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
보이시죠?
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Speaker 1 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
조금씩 조금씩 떨어져 있어요.
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Speaker 1 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
그 떨어져 있는 정도 즉 평균적인 관계는 FSTAR인데
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Speaker 1 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
F 스타의 모든 데이터가 딱 그 선상에 있지 않고
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Speaker 1 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
조금씩 조금씩 떨어져 있는 정도를 저희가 측정 오차라고 하고요.
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Speaker 1 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
측정 오차라는 것은 뭐냐면 여러 가지 이유가 있습니다.
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Speaker 1 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
네이처가 애초에 우리가 실세계에서
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Speaker 1 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
제가 관측하는 데 있어서 항상 이 평균 관계가 아니라
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Speaker 1 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
제가 관측하는 데 있어서 어떤 노이즈가 있을 수도 있고요.
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Speaker 1 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
측정기계의 한계가 있을 수도 있고요 환경적인 요인으로 있을 수도
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Speaker 1 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
있고 여러가지 이유로 인해서 발생하는 오차입니다 그것을
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Speaker 1 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
제가 측정오차라고 부르고요 매우 중요한 것은 미지의
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Speaker 1 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
참암수인 F스타와 측정오차 모두 두가지 모두
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Speaker 1 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
관측이 불가능합니다 여러분이
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Speaker 1 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
관측하는 것은 여기 잘 기억하세요 F스타와
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Speaker 1 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
엡실론 각각의 엡실론아이들이 다 존재하고요
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Speaker 1 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
이것들은 안보입니다.
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Speaker 1 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
제가 조금 전에 슬라이더 보여드렸던 파란색
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실선, 어떤 선과,
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Speaker 1 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
Curlature가 있던 선과 측정 오차들은 안보이고요.
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Speaker 1 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
다시 실세계로 돌아왔을 때 여러분이 주어진 학습의
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Speaker 2 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
태스크는
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Speaker 1 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
이 빨간 점들을 보면서 이 feature와
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Speaker 1 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
label 사이의 평균적인 관계를 잘 나타내는
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함수는 무엇일까 라는 것을 학습하는 겁니다.
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Speaker 2 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
이해 되시죠?
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Speaker 1 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
무엇이 관측 가능하고 무엇이 관측 가능하지 않은지 확실히 우리가
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이해해야 되고요.
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Speaker 1 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
관측 가능한 것들은 빨간색 점들 뿐이고요.
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그걸 바탕으로 우리는...
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Speaker 1 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
기저에 있는 어떠한 함수가 있을 텐데 그러면 관측한
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Speaker 1 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
걸 바탕으로 어떻게 하면 X와 Y와의 관계를 잘 나타내는 함수를 찾을 수 있을까?
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라는 겁니다.
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Speaker 2 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
여기서
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Speaker 1 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
질문이 있는데요.
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Speaker 1 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
그렇다면 머신러닝을 통해서 산출하는 모델은
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무조건 참함수가 될 수 없나요?
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참함수를 저희가 정확히 모르기 때문에 참함수인지
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아닌지를 우리가 판별하는 게 우리의 사실 목적은 아닙니다.
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뒤에서 우리가 무엇을 목적으로 할지 좀 더 뒤에서 다를
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텐데요 일단 참 함수라고 제가 존재는 하지만 이것은
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여러분이 액세스 할 수도 없고 비교할 수도 없습니다 그렇죠
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어딘가에는 존재할 텐데 여러분은
16:17
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모릅니다 자
16:21
S…
Speaker 1 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
그러면 우리의 질문 여기서 질문은 제가 여기서 F라고
16:26
S…
Speaker 1 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
했을 때 이 F는 F 스타가 아닙니다 F 스타는 미지의 참 함수이고 여러분이
16:30
S…
Speaker 1 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
절대 관측할 수 없는 것이라고 얘기했죠
16:33
S…
Speaker 1 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
어떤 다른 함수인 F입니다 이게 바라건데 이게 미제
16:37
S…
Speaker 1 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
함수, 참 함수인 F 스타와 같다면 가장 이상적이겠죠
16:42
S…
Speaker 1 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
근데 이것을 저희가 알지 못하니까 이걸 바탕으로 우리가 학습을 하는
16:46
S…
Speaker 1 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
것 자체는 아닙니다 어떻게든 우리는 우리가
16:50
S…
Speaker 1 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
가지고 있는 어떤 함수 중에서 이 빨간 점들이
16:55
S…
Speaker 1 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
주어졌을 때 여러 가지 함수가 있을
16:59
S…
Speaker 1 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
텐데요 지금 제가 보여드리는 이 장표에서는 예를 들어서
17:02
S…
Speaker 1 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
후보 모델이라고 하는 것은 여기서
17:07
S…
Speaker 1 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
보라색 실선들을
17:11
S…
Speaker 1 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
얘기합니다.
17:12
S…
Speaker 1 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
이러한 선들 중에서
17:16
S…
Speaker 1 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
어떤 것이 가장 적합한 모델일까?
17:20
S…
Speaker 1 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
혹은 어떤 것이 가장 적합한 함수일까를 찾는 겁니다.
17:24
S…
Speaker 1 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
여러분이 생각하기 어떻게 되겠어요?
17:27
S…
Speaker 1 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
이 세 개 중에서 어떤 게 가장 적합한 함수인 것 같습니까?
17:31
S…
Speaker 2 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
3번이
17:36
S…
Speaker 1 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
더 적합해 보여요라고
17:38
S…
Speaker 1 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
하는 건 어쩌면 여러분들 머릿속에 아직 이 전장표에 있었던 그
17:43
S…
Speaker 1 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
True 함수가 머릿속에 남아서 그럴 수 있습니다 그렇죠?
17:47
S…
Speaker 1 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
좀 그렇지 않을까요?
17:49
S…
Speaker 1 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
네,
17:51
S…
Speaker 1 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
2번일 수도 있어요 여러분 아까 조금 전에 말씀드렸듯이
17:55
S…
Speaker 1 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
True로 생겼던 그 여기에서
18:00
S…
Speaker 1 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
보였던 True 함수에 대한 기억은 여러분이 지워버리시고요 우리가
18:06
S…
Speaker 1 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
이 빨간 점들을 가지고 어떠한 함수가 가장 적합한
18:11
S…
Speaker 1 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
함수일까 즉 적합하다는 것은 무엇이냐 라고 하면 X와 Y와의 평균관계를
18:16
S…
Speaker 1 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
잘 나타내는 것이 어떤 함수일까 라는 겁니다 우리가
18:21
S…
Speaker 1 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
학습을 한다는 어떤
18:26
S…
Speaker 1 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
막연한 테스크가 어떤 건지 조금 더 구체적인 거라는
18:32
S…
Speaker 1 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
것을 알 수 있죠 그러면
18:34
S…
Speaker 1 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
잘 생각해봅시다.
18:35
S…
Speaker 1 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
학습은 결국에는 입력과 출력 간의 관계를 찾는 과정이라는
18:40
S…
Speaker 1 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
것이고요.
18:40
S…
Speaker 1 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
즉 평균 관계를 하나의 함수로 표현하는 거예요.
18:44
S…
Speaker 1 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
그런데 잘 생각해보시면 이 X와
18:49
S…
Speaker 1 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
Y와의 관계를 나타낼 수 있는 함수는 정말 무수히 많을 텐데요.
18:53
S…
Speaker 1 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
그럼 그 중에서 무엇을 어떻게 찾아야
18:57
S…
Speaker 1 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
될까요?
18:57
S…
Speaker 1 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
라는 거예요.
18:58
S…
Speaker 1 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
먼저 우리가 학습을 한다고 얘기했을
19:02
S…
Speaker 1 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
때 대부분의 경우는 우리가 먼저 가설 공간을
19:06
S…
Speaker 1 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
설정을 합니다.
19:07
S…
Speaker 1 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
이게 좀 아마도 좀 낯선 개념들이 나올 수 있는데요 그게 별거 아닙니다
19:12
S…
Speaker 1 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
뭐냐 하면 제가 만약에 나는
19:16
S…
Speaker 1 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
이 두 개 두 개라는 것은 여기 Feature와 레이블의
19:21
S…
Speaker 1 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
관계를 나타내 있어서 나는 선형함수 중에서
19:26
S…
Speaker 1 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
한번 찾아보겠어라고 하면 저의 가설
19:30
S…
Speaker 1 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
공간은 선형함수
19:33
S…
Speaker 1 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
안에서 저는 찾는 테스크입니다.
19:35
S…
Speaker 1 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
참고로 선형함수라는 것은 컬
19:40
S…
Speaker 1 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
버처가 있는 게 아니라 직선의 함수들이에요.
19:42
S…
Speaker 1 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
선형함수라는 것은 1차 함수들입니다.
19:44
S…
Speaker 1 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
그러면 만약에 제가 선형함수라는 가설 공간을
19:48
S…
Speaker 1 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
제가 설정하는 거죠.
19:49
S…
Speaker 1 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
저는 선형함수 중에서 찾겠다고 하면 그 선형함수가 저희의
19:54
S…
Speaker 1 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
가설 공간이 되고 그 가설 공간을 제가 이렇게 컬이 고보라진
19:59
S…
Speaker 1 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
F
20:00
S…
Speaker 1 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
고브라진 대문자 F라고 해서 이거를 가설 공간,
20:02
S…
Speaker 1 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
이거를 script F라고 할 겁니다.
20:05
S…
Speaker 1 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
그럼 저의 script F라는 만약에 가설 공간이 선형
20:10
S…
Speaker 1 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
함수의 공간에서 제가 찾겠다고 하면 무수히
20:14
S…
Speaker 1 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
많은 선형 함수의 집합들 중에서 제가 찾겠다고 하는
20:18
S…
Speaker 1 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
모델은 그 가설 공간에서 가장 좋은 이
20:23
S…
Speaker 1 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
데이터를 잘 적합하는 가장 좋은 선형 함수가
20:27
S…
Speaker 1 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
어딘가 있을 텐데
20:28
S…
Speaker 1 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
그 특정 선형 함수를 제가 모델이라고 얘기할 겁니다.
20:32
S…
Speaker 2 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
이해되시죠?
20:35
S…
Speaker 2 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
어?
20:36
S…
Speaker 1 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
그럼 여기서 질문할 수 있죠.
20:38
S…
Speaker 1 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
굳이 선형
20:42
S…
Speaker 1 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
함수에만 제가 가설 공간을 선형 함수로만 국한해야 합니까?
20:46
S…
Speaker 1 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
아니요.
20:46
S…
Speaker 1 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
만약에 저는 이 가설 공간을 내일 배울 뉴럴
20:51
S…
Speaker 1 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
네트워크로 하겠다.
20:51
S…
Speaker 1 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
이 가설 공간을 저는
20:54
S…
Speaker 1 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
신경망으로 하겠습니다 라고 하면 신경망 중에서 찾는 거니까 여기
20:59
S…
Speaker 1 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
집합이 신경망 어떤 특정 아키텍처를 가진 신경망일 수도 있고요.
21:02
S…
Speaker 1 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
그러면 그게 저의 집합이 됩니다.
21:05
S…
Speaker 1 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
그 중에서 가장 핏을 잘하고 저희가 다음 시간에
21:09
S…
Speaker 1 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
오늘 또 내일 거쳐서 배울 내용들 중에서 우리가
21:14
S…
Speaker 1 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
잘 에러를 미니마이즈 하는 함수를 찾겠다는 것은 그
21:18
S…
Speaker 1 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
뉴럴 네트워크 무수히 많은 뉴럴 네트워크들 중에서 그
21:22
S…
Speaker 1 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
공간들 중에서
21:23
S…
Speaker 1 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
특정 함수를 찾겠다 라는 말입니다 이해되시죠?
21:26
S…
Speaker 1 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
결국에 우리가 학습을 한다는 것은 결국에
21:31
S…
Speaker 1 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
특정 함수 집합들 중에서 가장
21:36
S…
Speaker 1 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
이 데이터들을 잘 핏하는 그리고 핏이 무엇인지 뒤에서
21:41
S…
Speaker 1 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
더 다룰 겁니다 그것들을 특정 함수를
21:45
S…
Speaker 1 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
찾는 테스크다 라는 것을 잘 이해하셨으면 좋겠습니다
21:49
S…
Speaker 2 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
굉장히
21:54
S…
Speaker 1 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
기쁜 질문 하신 분들 계신데요 아마도
22:00
S…
Speaker 1 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
매니폴드에 대한 얘기는 여기서는 다루지
22:06
S…
Speaker 1 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
않을 것이라서 조교님이 따로 별도의
22:10
S…
Speaker 1 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
채팅방에서 설명해 주실 수도 있을 것 같습니다.
22:12
S…
Speaker 2 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
여기서
22:18
S…
Speaker 1 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
또 질문 있으신 분 있을까요?
22:20
S…
Speaker 1 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
굉장히 여기서 아주 개념적인 얘기입니다.
22:24
S…
Speaker 1 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
즉 제가 만약에 내일
22:29
S…
Speaker 1 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
Linear Regression,
22:30
S…
Speaker 1 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
선형 회기를 한 데 있어서 선형 회기를 하겠다고 하는 것은 사실은
22:34
S…
Speaker 1 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
암묵적으로 저는 가설 공간을 선형 함수의
22:38
S…
Speaker 1 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
집합에서만 하겠다고 얘기하는 겁니다.
22:40
S…
Speaker 1 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
거기에서 적합한 선형 함수를 찾는 거죠.
22:44
S…
Speaker 1 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
만약에 또 내일 2차
22:49
S…
Speaker 1 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
시에 배울 내용이 로지스틱 함수로 이래서 어떤 분류
22:53
S…
Speaker 1 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
모델이 있어서 나는 로지스틱 모형을 핏을 하겠다고
22:57
S…
Speaker 1 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
하는 것은
23:00
S…
Speaker 1 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
아주 무수히 많은 로지스틱 함수들 중에서 제가 이 데이터
23:05
S…
Speaker 1 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
포인트들을 잘 적합하는 특정
23:09
S…
Speaker 1 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
로지스틱 함수를 찾겠다고 얘기하는 겁니다.
23:12
S…
Speaker 1 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
그래서 대부분의 학습
23:16
S…
Speaker 1 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
테스크는 데이터가 주어지고 입력과 출력이 있고 여러분이
23:21
S…
Speaker 1 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
아마 가설 공간을 결정을 할 거고요.
23:23
S…
Speaker 1 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
그런 다음에 그 가설 공간 안에서 어떤 크라이테리아 기준으로
23:27
S…
Speaker 1 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
예를 들어서 가장 오류를 미니마이즈하는 함수를
23:33
S…
Speaker 1 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
찾겠다고 하는 것입니다.
23:34
S…
Speaker 2 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
아주
23:40
S…
Speaker 1 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
활발히 질문이 있으신데요.
23:42
S…
Speaker 1 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
너무 좋습니다.
23:43
S…
Speaker 1 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
그렇다면 가설 공간에 해당하는 함수 목록은 저희가 이미
23:47
S…
Speaker 1 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
가지고 있는 건가요?
23:48
S…
Speaker 1 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
아니요.
23:48
S…
Speaker 1 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
제가 선형 함수만 생각하더라도
23:52
S…
Speaker 1 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
선형 함수가 무수히 많습니다.
23:54
S…
Speaker 1 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
이거를 함수를 쫙 나열한 다음에 그 중에 모든 것을 다
23:58
S…
Speaker 1 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
트라이 해보고
24:00
S…
Speaker 1 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
혹은 에러를 구하고 그 중에 선택하는 어떠한 것이 아니라 이미
24:05
S…
Speaker 1 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
무수히 많으면요.
24:05
S…
Speaker 1 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
여러분들 그걸 나열하기도 불가능하죠.
24:09
S…
Speaker 1 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
그런데 아주 다행히도 내일 저희가 얘기할 텐데 선형
24:14
S…
Speaker 1 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
함수를 얘기한다는 가설 공간 설정할 뿐이지 여러분이 어떤 우리가 학습
24:19
S…
Speaker 1 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
특정 방법론을 따른다면 그 안에서 저희가
24:23
S…
Speaker 1 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
예를 들어서 어떠한 에러의 크라이테이리안을 가장
24:27
S…
Speaker 1 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
최소화하는 것을
24:30
S…
Speaker 1 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
찾은 방법들이 아주 효율적으로 찾는 방법들이 있습니다.
24:33
S…
Speaker 1 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
그래서 여러분이 특정 가설 공간에 있는 함수들을 다
24:37
S…
Speaker 1 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
무수히 많은 것들 아주 많은
24:41
S…
Speaker 1 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
경우는 무수히 많을 텐데요.
24:42
S…
Speaker 1 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
그런 경우는 그걸 모두 다 나열한 다음에 에러를 구해서 그걸 찾는 설치
24:46
S…
Speaker 1 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
과정을 하는 게 아니라 효율적인 방법론이 학습
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Speaker 1 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
방법이 있는 것들은 대부분 그냥 제가 어떠한 크리테리어로 미니마이즈
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Speaker 1 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
하는 방법들을 찾으면 그게 특정 가설 공간에서
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Speaker 1 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
가장 좋은 함수를 찾을 수 있는 겁니다.
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S…
Speaker 2 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
아시겠죠?
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Speaker 2 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
자,
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Speaker 1 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
그러면 어떤 모델을
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Speaker 1 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
쓸지 결정하는 기준은 무엇인가요?
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S…
Speaker 1 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
좋은 질문인데요.
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S…
Speaker 1 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
저희가 다음 시간에 다음 차시들에서
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Speaker 1 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
오늘 배울 예정입니다.
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S…
Speaker 1 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
그래서 어떤 기준으로 우리가 도대체 무엇을 그러면 어떠한
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Speaker 1 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
크리테리어의 기준으로 우리가 모델을 찾는지에 대한 얘기를 뒤에서 얘기할 거고요.
25:32
S…
Speaker 1 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
잠깐 기다리시면 되겠습니다.
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S…
Speaker 1 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
좋은 질문입니다.
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Speaker 1 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
어떤 형태의 함수가 적합한지 판단하는 것은
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Speaker 1 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
반복 학습을 통해서 판단할 수밖에 없는 것인가요?
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S…
Speaker 1 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
아주 좋은 질문이고요.
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Speaker 1 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
이게 어떠한 형태의 함수가
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Speaker 1 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
적합한지...
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Speaker 1 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
사실 million dollar question이고요 왜냐하면 잘 생각해보시면 여러분이
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Speaker 1 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
닭이 먼저인지 닭이 먼저인지 문제죠 왜냐하면 true 함수가
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Speaker 1 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
어떻게 생겼는지도 모르는 상태에서 어떤 함수에 가설
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Speaker 1 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
공간이 맞을지는 저도 모르잖아요 그래서 대부분의
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Speaker 1 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
practice에서는 여러분이 여러 개의 가설 공간을 설정할 수 있습니다 예를
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Speaker 1 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
들어서 만약에 선형 함수만 하나만 하는 게 아니라 나는
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Speaker 1 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
예를 들어서 조금 더
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Speaker 1 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
조금 더 유연한 함수인 뉴럴 네트워크도 하겠다고 하면 뉴럴 네트워크도 같이 마함수를
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Speaker 1 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
핏하는 거고 뉴럴 네트워크도 하나의 어떤 아키텍처만이 아니라 뒤에서
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Speaker 1 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
우리가 또 다른 챕터에서 더 자세히 배우실
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Speaker 1 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
테지만 여러 아키텍처들이 존재합니다.
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Speaker 1 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
그럼 여러 아키텍처라는 것은 다른 종류의 가설
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Speaker 1 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
공간이라고 생각할 수 있어요.
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Speaker 1 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
그러면 그런 것들을 즉 하나의 아키텍처만 보는 게 아니라 여러 가지
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Speaker 1 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
아키텍처들을 고려하는 것들이 가설 공간을 고려하는
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Speaker 1 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
것이고 가설 공간을 꼭 하나만 생각할 필요는 없습니다.
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S…
Speaker 1 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
아주 감사합니다.
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Speaker 2 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
그러면
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Speaker 1 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
여기서 피처가 한 개라서 선형함수를 쓰는 건가요?
27:07
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Speaker 1 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
아니요.
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Speaker 1 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
피처가 여러 개로 확장하는 것 뒤에서 더 말씀드리겠습니다.
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Speaker 1 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
좋은 질문입니다.
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Speaker 1 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
모델과 가설 공간 얘기하면요.
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Speaker 1 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
제가 말씀드렸듯이 빨간색 점들이 있고요.
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Speaker 1 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
빨간색 점들은 데이터 포인트들이고 우리가 다시 말씀드리지만 여러분은
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Speaker 1 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
이 빨간색 점들만 가지고 어떤 함수를 핏을 해야 된다고 얘기했죠.
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Speaker 1 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
아직 어떤 기준으로 뭐를 미니마이즈하고 뭐를
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Speaker 1 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
목표로 산다는 얘기는 아직 안 했습니다.
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Speaker 1 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
만약에 여러분의 가설
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Speaker 1 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
공간이 선형 함수라면 그러면 이런 여러 직선들 중에서
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Speaker 1 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
보다 더 적합한 게 있을 테고 제가 봤을 때는 아마 이 두 개의 모델들 중에서는
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Speaker 1 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
아마 이게 더 좋아 보여요 근데 이거는 여러분들 제가
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Speaker 1 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
지금은 눈으로 보면서 이 점들과 이 선의 관계를 보니까
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Speaker 1 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
두 개 중에 이게 더 좋아 보여요 얘기하지요 그런데 뒤에서
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Speaker 1 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
더 말씀드리겠지만 우리가 조금 더 정량적인 어떤
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Speaker 1 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
정량적인 지표를 기준으로 우리가 어떤 모델을 선택을
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Speaker 1 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
할 겁니다 정보로 지금은
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Speaker 1 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
그냥 여러 가지 선형 함수들 중에서 여러 모델들이 존재할
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Speaker 1 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
수 있고 그 중에 더 적합한 모델과 적합하지 않은 모델이 있을 수 있다는
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Speaker 1 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
거고요.
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Speaker 1 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
만약에 그게 아니라 좀 더 비선형 가설 공간을 얘기한다고 하면
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Speaker 1 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
비선형은 직선이 아닌 다른 어떤 이런 곡선이 될 수 있는
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S…
Speaker 1 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
함수도 고려를 하는 거죠.
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Speaker 1 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
그래서 이러한
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Speaker 1 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
함수도 고려를 하고 이 공간도 무수히 많겠죠.
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Speaker 1 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
곡선이 얼마나 많겠습니까.
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Speaker 1 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
그 중에서 어떤 특정 곡선을 어떤 비선형 함수를
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Speaker 1 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
찾는 과정입니다.
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Speaker 2 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
그래서
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Speaker 1 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
정리를 하자면 학습이란 것은 주어진 데이터가
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Speaker 1 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
있고요. 또 주어진 성능 척도가 있을 겁니다.
28:57
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Speaker 1 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
성능 척도를 바탕으로
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Speaker 1 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
가설 공간이 있는 스크립 앱들 중에서 여러 가지
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Speaker 1 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
후보가 있을 텐데 그 중에서 어떤 최적의 모델을 찾는 과정입니다.
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Speaker 1 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
즉 데이터가 있고요.
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Speaker 1 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
데이터는 피처와 레이블이 있을
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Speaker 1 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
테고 지도학습에서는요.
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Speaker 1 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
뒤에서 더 지도학습과 비지도학습의 차이점에 대해서 더 얘기는 할 텐데요.
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Speaker 1 (01-1.[AI & 기계학습 기초] AI와 ML은 무엇인가？)
일단 가장 심플한 버전인 이러한 데이터 피처와
Эта запись была составлена АИ (автоматическое распознавание речи). Политика МА
Резюме
The speaker, Professor Yu Min-hwan, is introducing an AI and Machine Learning course. He explains that AI is a system that processes information to make decisions, while Machine Learning is a method of learning from data. Deep Learning is a subset of Machine Learning that uses neural networks to learn from data. The speaker mentions that AI includes both rule-based systems and Machine Learning systems, and that the course will cover AI and Machine Learning concepts and methods. The course will also discuss data and learning, including data distribution and relationships, and feature extraction.
Резюмируя...
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