AI - 책읽고 메모하기

 지금 읽고 있는 책은 개론서이지만
아직 내가 개론서도 새로운 수준이라
겸손한 마음으로 읽고 있다.
 신기한 세계라 재미도 있고
덤으로 성균관대학교 대학원의 등록금이
어마어마해서 공부 의욕이 넘쳐나게 되엇다.
 내가 살면서 “일시불”로 이렇게 큰 돈을
남에게 준 것은 처음이다.
 신입생은 분할납부도 안되고 신용카드도
안된다기에 정말 궁금해서 “왜요?”라고
물어보았다.
 신입생이 등록을 취소할 때 생기는 문제등으로
인해 안된다는 것이었는데 잘 이해가 되지 않았다.
 설명을 해주시는 분이나 물어본 나나
더 이야기 해봐야 등록금과 입학금에 변화가 없을 것을
알고 나눈 대화이긴 했다.

 7월 19일의 메모
1) 머신러닝의 3가지 방법은 대략 알게 되었다.
    목적에 따라 3가지 방법 중에 어떤 도구를
    쓸 지 다른 책에서 사례를 더 보다보면
    잘 알게 될 것 같다는 생각이 든다.
    그보다 더 궁금했던 딥러닝이야기가 뒤에 나왔다.
    딥러닝의 기원은 퍼셉트론이고
    퍼셉트론은 여러개의 입력을 받아서 각각에
    가중치를 더해서 1개의 출력값을 도출해내는
    방식이다.
    (이런 방식을 고안했다는 것이 참 신기하다.
     세상에 머리 좋은 사람이 정말 많다.)
    각 정보에 대한 가중치 값을 어떻게 정할 것인가
    그리고
    출력전에 출력 값을 판정하는 기준이되는
    바이어스라는 것을 어떻게 할 것인가를
    머신러닝을 통해 조정해나가게 되나보다.
    그러면서 그 데이터의 패턴과 규칙을 학습한다.
 
    근데 이걸 딱 1번만 거치는 게 아니라
    퍼셉트론에서 나온 애들이 퍼셉트론에 들어가고
    또 들어가고 뉴런이 연결되듯 하는 것이다.
    이때 미세조정이 가능하도록
     출력값이 단순한 0과 1이 아니라
    0~1사이의 세세한 값이 나오게 활성화함수를
    출력 부분에 설정한다.
   그러면 다양한 값들이 나오며 서로 연결된다.
    이 연결되있는 것을 뉴럴네트워크 신경망이라고
   부른다. 뉴럴네트워크는 입력층 은닉층 출력층으로
   이루어지는데 은닉층이 2층이상이면
    즉, 퍼셉트론이 4중 이상(?) 하여간 그렇게 연결되고
   연결되고 연결되고.. 한 애들을 딥러닝으로 부른다고
   한다. 신기하다. 머신러닝-머신러닝-머신러닝-머신러닝
   이런 느낌이다.
    사람의 감각기관 - 중추신경계 - 운동기관과 비슷한 것
   같다.