개발하자 내자신을

인간은 살아가며 죽기 직전까지 에너지를 소비하고 에너지를 소비하고 난후에는 부산물로 노폐물을 생산합니다. 음식을 먹고 나면 에너지를 만들어서 몸전체로 보내고 그후에는 노폐물을 모아 땀, 소변, 대변등으로 몸밖으로 배출을 시도 하지요 뇌를 제외한 다른 신체 기관들은 혈액을 통해 에너지를 공급받고 노폐물을 혈관에 버리며 노폐물을 처리 합니다. 하지만 뇌의 경우는 바로 혈관으로 배출하지 않고 뇌척수액에 버려 지게 됩니다. 그리고 뇌척수액에서 혈관으로 다시 버려지는 단계를 거치게 되지요 여기서 중요한점은 뇌는 잠을 잘때만 노폐물을 배출한다는 것입니다. 뇌가 잠을 자는 순간 뇌세포는 수축을 하고 세포사이공간을 넓히면 뇌척수엑이 사이로 들어와 청소를 합니다. 우리가 흔히 알고있는 치매(알츠하이머병) 환자는 베타 아..

GAN이란 간단히 설명을 하자면 학습을 통해 알게된 것을 새로운 객체를 생성하는 모델이라고 보면 됩니다. 수만개의 강아지 그림을 보고 배운후에 강아지 그림을 그려 달라고 하면 배웃 학습 내용을 토대로 그림을 그려서 내보내 주는것이지요. 간단하게 작동방식은 아래와 같습니다. GAN은 생성자와 구별자라는 두 개의 신경망으로 구성됩니다. 생성자는 주어진 데이터 분포와 유사한 새로운 데이터를 생성하는 반면, 구별자는 생성된 데이터와 실제 데이터를 구별합니다. 생성자와 구별자는 서로 경쟁하면서 점차 개선되며, 결국 생성자는 실제 데이터와 구별할 수 없는 데이터를 생성할 수 있게 됩니다. GAN은 생성적 적대적 신경망의 약자로, 2006년 Ian Goodfellow에 의해 소개된 생성 모델입니다. GAN은 생성자와..

순환신경망(RNN)은 인공 신경망의 한 종류로 자연어 처리, 음성 인식, 기계 번역, 이미지 인식, 텍스트 생성 등의 다양한 분야에서 사용되고 있다. 예를 들어, 자연어 처리 분야에서는 순환 신경망을 사용하여 문장의 의미를 이해하거나 문장을 생성할 수 있다. 음성 인식 분야에서는 순환 신경망을 사용하여 음성을 텍스트로 변환할 수 있다. 기계 번역 분야에서는 순환 신경망을 사용하여 한 언어에서 다른 언어로 문장을 번역할 수 있다. 이미지 인식 분야에서는 순환 신경망을 사용하여 이미지의 특징을 추출하거나 이미지를 분류할 수 있다. 텍스트 생성 분야에서는 순환 신경망을 사용하여 텍스트를 생성하거나 텍스트를 요약할 수 있다. 이렇게 들으면 어떻게 가져다 사용을 하는지는 알겠는데 뭐 어떻게 처리되기에 이런 분야에..

컨볼루션신경망(Convolutional Neural Network, CNN)은 영상이나 음성등의 복작한 데이터를 처리하고 분류하는 머신러닝 모델중 하나이다. 다른능력보다 가장 뛰어난 것은 이미지 분류 분야에서 뛰어난 능력을 보여주고 있다. CNN은 크게 두가지로 나뉘어 볼수 있는데 첫번째는 컨볼루션 연산과 두번째는 폴링 연산이 있습니다. 두개의 가장큰 차이점은 컨볼루션은 필터링을 해서 특징을 추출하여 작게 만드는 것이고 폴링은 압축하여 특징을 추출하여 작게 만드는 것이다. 왼쪽의 녹색이 하나의 이미지라고 봤을떄 3x3짜리 필터를 한칸씩 옮기면서 마스크를 씌운후 그 값을 저장 하고 있습니다. 움직이는 노란색은 사람이 정한 사이즈에 컴퓨터가 스스로 정한 가중치를 가지게 됩니다. 예시에서는 x1로 되어 있지만..

먼저 오버 피팅과 언더 피팅이 무엇인가에 대한 간단한 설명을 드리자면 인공지능이 학습을 하기 위해 수많은 데이터를 가지고 학습을 시작합니다. 하지만 내가준 표본이 한국의 남성들의 교통수단 이란 내용이라 가정을 하면 서울에 사는 사람들은 지하철을 많이 이용하고 지방에 사는 사람들은 개인 자동차나 버스를 활용하여 이동하는 경우가 많을 것입니다. 그런데 내가 표본을 나누면서 서울에 사는 사람들에 대한 데이터를 많이 집어 넣게 되면 인공지능이 학습하기에 한국의 남자들은 지하철을 많이 타는구나 라는 학습을 하게 될수 있습니다. 이러한 데이터상의 노이즈 까지 답이라 생각하며 학습하는 것을 오버피팅 반대로 학습해야 될 내용을 적게 학습하여 정답을 지나치게 되는 경우를 언더피팅이라 합니다. 아래에서 각각에 대하여 조금..

인공지능(AI) 시대다. AI 기술 중에서도 딥러닝 기반의 ‘머신러닝’과 ‘딥러닝’이라는 단어가 많이 들린다. 머신러닝이란 기계학습 또는 기계학습 알고리즘이다. 컴퓨터 프로그램이 데이터를 분석해서 미래를 예측하도록 하는 기법이다. 인간처럼 스스로 사고하면서 판단하거나 결정한다. 예를 들어 사람 얼굴을 보고 성별을 구분한다거나, 사진 속 인물이 누구인지 알아맞히는 등 다양한 분야에 활용된다. 이 과정에서 수많은 데이터를 입력하면 패턴을 발견하게 된다. 이를 이용해 새로운 정보를 얻어낸다. 이게 바로 머신러닝이다. 최근 주목받고 있는 딥러닝은 머신러닝의 한 종류다. 기존 머신러닝과는 달리 여러 층의 구조를 가진 인공신경망을 적용했다. 그래서 심층기계학습이라 부른다. 구글 알파고나 애플 시리 같은 음성인식 서..

인공신경망은 무엇이고 어떻게 활용해야 하는지에 대한 간략한 설명을 해보고자 합니다. 우리에게 아직은 친숙하지는 않지만 조금씩 우리의 삶에 들어오고 있고 활용을 할 줄 아는 사람과 모르는 사람의 격차가 점점 벌어지게 될 것으로 예상이 되며 업무나 공부 활용을 얼마나 할 수 있는냐가 우리 삶을 바꾸는 아주 큰 지표가 될 것으로 예상이 됩니다. 인공신경망(Artificial Neural Network, ANN)은 인간의 두뇌에서 영감을 받아 만들어진 기술입니다. 뉴런(Neuron)이란 신경세포들의 기본 단위입니다. 두뇌에는 수억 개의 뉴런이 있으며, 이들은 서로 연결되어 신호를 주고받으면서 복잡한 정보를 처리합니다. ANN은 이와 같이 뉴런들의 연결 구조를 모방하여 만들어졌습니다. ANN은 입력층, 은닉층, ..

짖음 연속해서 서너 번 중음으로 짖고, 사이에 짬을 둔다 --"귀챦은 일이 일어날 것 같다. 침입자가 다가온다. 리더가 둘러봐라" 뭔가를 경계하고 불안감을 느꼈을 때 계속해서 여러 번 중음으로 짖는다. --"누군가가 세력권 안으로 침입해 왔다!" 개가 흥분하여 방문자 또는 귀챦은일의 접근을 느끼고 있다는 것이다. 계속해서 짖지만 속도가 늦고 음정도 낮다. --문제가 심각함을 느꼈다는 신호이다. 침입자나 위험이 가까이 있다라고 느끼고 있다. 길게 계속 짖다가 긴 짬을 둔 다음 다시 계속 해서 짖는다. --"멍-(대기)-멍-(대기)-멍" 이런식으로 거기 아무도 없나요? 나 외로워요라고 표현하는 것이며 갇혀 있거나 오랫동안 혼자 있게 되었을 때 나타난 경우가 많다. 고음 없이 중음으로 한두 번 날카롭고 짧게 ..

일상생활에서는 전혀 지장이 없지만 궁금증을 갖는 사람들은 많을 것이다. 우리가 존재하는 우주는 끝이 있을까? 아니면 끝없이 계속 팽창하는 것인가. 이것에 관한 의문을 가진 사람이 있었는데 독일의 천문학자 올베르스가 그런 생각을 가지고 있었다. 만약 우주가 무한하다면 밤하늘의 별은 가득하고 빛은 계속 뻗어 나와 지구에 도달할 테니 밤하늘은 밝아야 한다는 설을 발표했다. 이설이 올베르스의 역설이라 불려진다. 하지만 과학이 발달하고 천체관측 기술이 늘어나며 우주는 유한하다 라는 것이 지배적이다. 그렇다면 왜 우주는 유한하다고 한 올베르스는 역설이라 하는 것일까? 그 답은 우주의 팽창 속도가 빛보다 빠르기 때문에 관측 가능 거리를 벗어나 있는 곳에서 빛나는 별은 우리가 관측을 할 수 없기 때문이다. 우주가 유한..

사람들은 누구나 동일한 감각을 가지고 있다. 시각, 미각, 촉각, 통각 청각 등등 신체에 병이나 장애를 갖지 않은 모든 인류를 동일한 감각을 가지고 있지만 모든 사람이 동일 한 강도로 감각을 가지지는 못한다 가령 예를 들어 10점 만점에 7 정도의 짠맛입니다.라고 하면 짜겠구나 라는 생각을 할 수 있어도 7이라는 내가 7이라 느낀 음식의 맛을 다른 사람이 느끼기에 이 정도면 5점이지라고 생각할 수도 있다. 그래서 이런 인간의 감각의 변화가 어느정도 차이가 나면 사람이 인지를 할까라는 실험을 하였고 여기서는 모든 사람들이 어느 정도 균등하게 변화를 느낀다는 것을 알아내었다. 독일의 심리학자 에른스트 베버가 실험을 통해 알아낸 사실은 100g의 물체를 손에 올려두고 1g씩 무게를 올리며 언제쯤 무게가 변했다..