머신러닝이 "어떻게 스스로 똑똑해지는지" 그 과정을 4단계로 살펴볼게요. AI는 어떻게 스스로 똑똑해질까?01 · INPUT 입력문제 읽기모델에게 데이터를 집어넣는 단계에요.학습의 재료가 되는 정보를 모델에게 처음으로 건네주는 거예요.개와 고양이를 구분하는 모델이라면, 동물 사진 한 장을 모델에게 보여주는 것 02 · PREDICTION 예측일단 풀어보기모델은 자기가 가진 현재의 규칙을 바탕으로 답을 내놓아요.처음엔 거의 찍는 수준이에요. 아직 아무것도 배우지 않았으니까요."음... 귀가 뾰족하니까 고양이 같아요!" 03 · LOSS 정답 비교채점하기모델의 예측값과 실제 정답(Label)을 비교해요.여기서 발생하는 차이를 오차(Error) 또는 손실(Loss)이라고 불러요.정답은 "개"였어요. → ..

AI에서 "모델"이란 단어가 자주 등장해요.정확히 무엇을 뜻하는 걸까요? 모델이란, 입력을 받아서 출력을 만드는 규칙 (어떤 데이터를 넣으면, 어떤 결과를 내보낼지 결정하는 함)INPUT 입력 (모델에 던져주는 재료) → RULE / MODEL 규칙 (판단하는 두뇌) → OUTPUT 출력 (도출된 결론) 모델의 3대 요소01 · INPUT 입력모델의 재료모델이 판단을 내리기 위해 받아들이는 모든 정보에요.#텍스트 #이미지 #수치 02 · RULE / MODEL 규칙모델의 두뇌학습을 통해 만들어진 확률적 판단 로직이에요."A이면 B다"가 아니라, 수많은 변수를 조합한 복잡한 연산이에요. 03 · OUTPUT 출력모델의 결론규칙을 통과한 뒤 나오는 최종 결과물이에요.#분류 #예측 #생성 ..