1. 오리엔테이션
머신러닝은 기계를 학습시켜서 인간의 판단을 위임하기 위해 고안된 기술이다.
양성 판정, 기계번역, 자율 주행 등
준비물은 "상상력"
- 관객이 아닌 주인공이고 상상한다
- 해결해야 할 문제 때문에 절망하고 있는 엔지니어라고 상상한다
문제의 크기가 크고 공부의 양은 적을수록 좋다
- 현실에 흔치 않다
- 이 수업은 문제를 과장하고 공부를 최소화
2. 머신러닝이란
결정은 비교와 선택으로 이루어져야한다.

크고 작음을 비교할 수 있으면 선택할 수 있다
대소관계를 모르거나 비교해야 할 특징이 너무 많을 때 선택하기 어렵다.
현실은 매우 복잡해서 결정하기 어렵다
기계가 스스로 결정하게 하는 기술 ==> 기계학습

머신러닝은 우리의 판단력을 확장해서 우리가 더욱 빠르고 정확하게 결정하게 돕는 기술
3. 꿈
해결하고자 하는 문제가 없다면 지식은 쓸모없다
머신러닝으로 습관을 고쳐보자
- 의지만으로는 습관을 이기기 힘들다
- 환경이 바뀌면 습관은 서서히 변한다
- 환경을 바꾸는 것은 나의 의지이다.
- 의지로 환경을 바꿔서 습관을 바꿔보자
4. 궁리하는 습관
일 = 꿈 + 노력 (당장 능력이 없어도 꿈을 꾸는 것이 중요하다)
원리, 수학, 코딩
머신러닝은 원리를 이용해서 수학과 코딩으로 만들어진 것
지금은 궁리가 몽상이 아닌 혁명이 될 수 있는 시대입니다.
5. Teachable Machine
Teachable Machine
https://teachablemachine.withgoogle.com/
수학, 코딩 없이 머신러닝 사용할 수 있는 서비스
이미지, 오디오, 포즈 데이터 학습을 가능하게 한다.
Class: 분류 - 연관된 사진을 모아서 그룹핑
손톱: 손톱 무는 사진 클래스
정상: 정상 사진 클래스
Train Model
기계에서 실제로 학습을 시키는 단계
입력된 클래스 데이터를 학습해서 모델 구축
Preview
학습된 모델로 결과 확인
정확한 데이터를 학습된 모델일수록 더 정교하게 판단
모델 -> 판단력!
머신러닝에선 ‘모델’용어 사용
6. 모델(Model)
모델 - 머신러닝을 이해하는 중요한 열쇠
모델을 만드는 '과정'을 '학습(Learning)'이라고 한다.
학습이 잘 되어야 좋은 모델을 만들 수 있고
모델이 좋아야 좋은 추측을 할 수 있다.
7. 머신러닝머신
8. 애플리케이션과 프로그램

애플리케이션(application)은 어떤 기능을 사용해서 만든 완제품
우리가 만든 것은 프로그램
프로그램 --- '시간', '순서' 의미가 포함된다
프로그램을 만드는 일을 ‘프로그래밍(programming)
프로그램을 만드는 사람을 ‘프로그래머(programmer)’
9. 알면 기술

사물인터넷은 여러가지 기술의 집합
코딩 + 네트워크 + 전자공학 + 기계 제작
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