완독 날짜: 2023년 12월 31일
학교 도서관을 이용해서 대출해서 읽었다. AI가 대세가 되면서, 머신러닝,딥러닝,강화학습 등 여러가지 용어가 혼재되어서 나오는데, 이 용어들이 의미하는 것을 이해하기 좋게 쉬운 문장으로 글이 정리되어 있다.
저자가 궁금하여 찾아보니, 현재 Yahoo Japan에서 AI Planner/manager로 근무하고 있는 Onishi Kanako 란 분이다. AI 관련해서 딥러닝 또는 머신러닝등 여러가지 책들이 큰 설명 없이 바로 기술스택으로 넘어가는 것들이 있는데, 이 입문서를 한번 읽어보고 기술 관련 책을 보는 것이 좋을 것 같다는 생각을 했다.
책은 여기서 찾아볼 수 있다.
머신러닝과 딥러닝에 대해 좀 더 이야기를 하면
머신러닝은 한글로 번역하면 기계학습, 즉 기계를 학습시켜 학습된 정보를 기반으로 입력된 정보를 가지고 유추하는 결과를 얻어내는 것이다.
기존에 스팸 이메일을 거르기 위해 여러가지 조건을 내가 스스로 설정하는 경우에는, 조금만 다른 경우가 생기더라고 일일히 이 조건을 수정 반영해 야 한다. 하지만 머신러닝은 데이터를 통한 학습을 통해 그 규칙을 만들어 내는 것을 의미한다.
머신러닝의 방법에는 '지도형 머신러닝', '비지도형 머신러닝', '강화형 머신러닝'의 세가지 방법이 주를 이루고 있다.
딥러닝은 머신러닝에 속해 있는 것이라고 할 수 있으며, 위의 '지도형', '비지도형', '강화형'을 모두 사용할 수 있고, 인공 신경망을 만들어 좀 더 정확한 결과를 얻어낼 수 있는 기술이다. 딥러닝은 기존의 머신러닝보다 좋은 성능을 발휘하는 경우가 많아, 딥러닝이 많이 사용될 것으로 예상된다.
본 책에서는 머신러닝에 대한 예를 통해 머신러닝의 세가지 학습방법에 대한 설명이 손쉽게 되어 있다.
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