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엠빅뉴스

알파고가 '소맥' 타는 법?

[엠빅연구소] '딥러닝'으로 '소맥' 황금비율 맞추기?

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엠빅뉴스의 새 코너,  <더 사이언스> 입니다.


더이상 문송(a.k.a 문과라서 죄송)하지 않도록 하기 위한, 일명 문송 졸업 프로젝트! (잠깐만 왜 눙무리...)



우리 모두 과학 천재가 되...지는 못하겠지만

조금이라도 과학에 관심을 가져보자는 바람으로 만들어진 1분 과학 애니메이션!!








[제 1화. 특목고보다 더 낫다는 알파고가 공부하는 방법]









오늘의 더 사이언스 주제는 기계학습, 머신러닝입니다.


기계학습이란 데이터로부터 우리에게 유용한 지식을 추출해 새로운 데이터에 대한 판단에 적용하는 것입니다.



예를 들어 한 회식자리에서 신입사원에게


"부장님이 좋아하는 황금비율 소맥을 제조하라"는 명령이 떨어졌습니다.



신입사원은 명령을 해결하기 위해 어떤 비율의 소맥을 만들 것이고,

이것은 실패할 수도, 성공할 수도 있을 것입니다.



여기서 신입사원은 인공지능, 즉 프로그램이고


소주와 맥주는 입력값, 그렇게 나온 소맥은 출력값에 비유할 수 있습니다.


이 과정에서 성공확률이 높아지려면, 신입사원은 크게 세 가지 경우의 학습이 필요합니다.


회사 내 선배로부터 직접적으로 답을 듣거나,



부장님에게 직접 칭찬 혹은 질책을 받으면서 배워나가거나,



부장님의 황금비율에 대해 아무것도 모르는 상태에서,


지금껏 신입사원이 만나온 사람들 중 비슷한 사람의 취향을 고려해볼 수 있습니다.



이것을 기계학습에 대입시키면


1번이 지도학습(supervised learning),


2번을 강화학습(reinforcement learning)


3번을 비지도학습(unsupervised learning)이라고 합니다.


물론 그 외의 방법이 있을 수도 있습니다.


 



이런 과정의 반복을 통해 프로그램이 발전해 나아가는 것을


곧 기계학습 이라고 합니다.



기계학습 세줄요약입니다.


1)기계학습이란 기계가 빅데이터를 통해 정답을 찾아가는 과정입니다.


2) 기계학습은 크게 지도학습, 강화학습, 비지도학습을 통해 발전합니다.


3) 직장인이 가장 좋아하는 소맥의 황금비율은 소주 3 대 맥주 7 이라고 하네요! (직장인 필독)


 


알파고같은 프로그램이 학습하는 방식, 조금이나마 감이 오셨나요?


더 자세한 내용이 궁금하신 분은 백과사전을 참조...(넘나 어려운 프로그래밍의 세계..)



그럼 여러분, 다음에 또 만나요!


구성 | 김수현

그래픽  | 박정윤

일러스트  | 백믿음


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