자신에 대한 고찰

(해당 포스트에서 소개하고 있는 "핸즈온 비지도 학습" 책은 한빛미디어로부터 제공받았음을 알려드립니다.) 흔히 머신러닝의 학습 방법을 크게 3가지로 지도 학습(Supervised Learning), 비지도 학습(Unsupervised Learning), 강화 학습(Reinforcement Learning)으로 나눠서 설명한다. 나도 전문가는 아니지만 내가 이해한 대로 간단히 설명하면, 지도 학습은 말그대로 학습시키고자 하는 모델에게 데이터와 답을 같이 알려줌으로써 데이터와 답간의 상관관계를 학습시키고, 이를 기반으로 접하지 못한 데이터에 대한 예측이나 분류 작업을 할 수 있게끔 하는 학습 방법이고, 강화학습은 아무 것도 정의되어 있지 않은 모델을 알지 못하는 환경에서 자유롭게 탐험도 하면서, 내면적으로 ..

머신러닝 관련 서적중 거의 최고봉이라고 할 수 있는 Bishop교수의 Pattern Recognition & Machine Learning (PRML) 책이 온라인으로 무료 배포되었다. (역시 MS의 힘이 대단한건지...) 이전에 중고 원서 구할때도 4만원정도 냈었고, 원서값도 어마어마하기도 했지만, 책 안에 포함되어있는 내용들은 그 값어치를 넘어서는 것 같다. 참고로 최근에는 한글 번역판도 출판되어서 조금더 접하기 쉬워진거 같다. 아무튼 기존에 접하기 어려웠던 사람들도 이번 기회를 통해서 널리 공유되었으면 좋겠다.

SNS나 주변 뉴스만 보더라도 알겠지만, 최근의 기술 트렌드는 머신러닝, 딥러닝 이런 것들이다. 우리가 알고있는 세계적인 기업들의 기술의 발전 방향도 이런 부분을 중점적으로 다루고 있다. 사실 개인적으로 봤을 때도 정말 놀라운 기술 발전이 아닌가 싶다. 과거 같으면 사람이 수동적으로 했어야 했던 일들을 이런 기술을 적용시킴으로써 자동화할 경우, 노동력도 절약할 수 있고, 사람이 할 수 있는 일을 대체할 수 있다고 생각하면 정말 놀랍고 편한 세상이 될것 같다. 그래서 주변에서 보면 정말 많은 사람들이 이에 대해 관심을 가지고 공부하고 있는 것들이 보인다. 나도 주변에서 활용할 수 있는 강의나 자료들을 통해서 계속 공부하고 있다. 최근에 Udacity에서 진행하고 있는 Machine Learning Nano..