AI를 위한 필수 수학

93

Chapter 3 -

데이터에 함수를 최적화시키는 방법

데이터에 함수를 최적화시키는 방법

오늘은 맞는데, 내일은 어떨까?

-

H

.

Chapter

3

에서는 인공지능 애플리케이션의 핵심이 되는 수학적 개념들을 소개한다. 특히 신

경망의 수학적 엔진에 집중할 것이다. 우리의 목표는 인공지능 문제에서 머신러닝 부분의 다음

과 같은 구조를 이해하는 것이다.

문제 파악하기

문제는 구체적인 사례에 따라 다르다. 사례로는 이미지 분류, 문서 분류, 주택 가격 예측, 사기

나 이상 징후 탐지, 제품 추천, 범죄자의 재범 가능성 예측, 건물 외부 이미지를 통한 내부 구조

예측, 음성 합성, 오디오 생성, 이미지 생성, 비디오 생성 등이 있다.

적절한 데이터 확보하기

이 과정은 우리의 모델이 원하는 대로 작동하도록 훈련시키는 것이다. 모델은 데이터로부터 학

습한다. 데이터는 깨끗하고 완벽하며 필요한 경우 구현하는 특정 모델에 따라 변환 (정규화, 표

준화, 일부 피처에 대한 집계 등 )되어 있어야 한다. 일반적으로 머신러닝 모델을 구현하고 훈

련시키는 것보다 이 단계에 훨씬 더 많은 시간이 소요된다.

3

Chapter

94

AI

를 위한 필수 수학

가설 함수 만들기

가설 함수

hypothesis

function

는 훈련 함수, 예측 함수

prediction

function

, 모델 등의 용어들과