AI를 위한 필수 수학

19

Chapter

7

자연어 처리와 금융 인공지능

토픽 식별, 기계 번역, 어텐션 모델과 같은 자연어 처리 모델의 맥락에서 수학을 소개한다. 가장 큰 장

애물은 의미를 전달하는 단어와 문장을 기계가 처리할 수 있는 저차원 숫자 벡터로 변환하는 것으로,

여기서는 구글의 트랜스포머(

2017

) 같은 최신 모델과 관련된 수학적 내용만 다룬다. 이때 시계열 데

이터 및 모델(순환 신경망 등)이 자연스럽게 등장한다. 금융과 자연어 처리 모두 모델링과 상호 작용

측면의 공통점이 있으므로 금융 인공지능도 간략하게 소개한다.

Chapter

8

확률적 생성 모델

기계는 점점 더 사실적인 이미지를 생성하는 쪽으로 발전하고 있다. 최근 패션 업계에서 활용되는 이

미지는 실제 사람인지 컴퓨터가 생성한 이미지인지 구분하기 어렵다. 적대적 생성 신경망(

GAN

)과

기타 생성 모델이 만들어내는 이미지로 인해 현실과 가상의 경계가 더 모호해지고 있다. 적대적 생성

신경망은 두 개의 신경망을 사용해 간단한 수학적 과정을 반복하도록 설계되어 있어 머신 자체가 실

제 이미지와 컴퓨터 생성 이미지를 구별하지 못하는 수준에 이를 때까지 학습한다. 두 신경망이 서로

경쟁하기 때문에 이 부분에서 게임 이론과 제로섬 게임이 자연스럽게 등장한다. 여기서는 인간의 정

서와 상상력을 모방하는 생성 모델을 살펴본다. ...