인공 지능(AI)을 만들 때 머신 러닝(ML)과 딥 러닝은 시작하기에 좋은 곳입니다. 하지만 막상 시작하면 수많은 옵션과 새로운 용어에 압도당하기 쉽습니다. 이 책은 프로그래머가 이해하기 쉽게 설명하는 것을 목표로 합니다. ML과 딥 러닝의 개념을 구현하기 위한 코드 작성 방법을 안내하고, 컴퓨터 비전, 자연어 처리(NLP) 등의 시나리오를 통해 사람처럼 작동하는 모델을 구축하는 방법도 소개합니다. 따라서 이러한 모델은 합성 또는 인공 지능의 한 형태가 됩니다.
그렇다면 머신 러닝이란 정확히 무엇일까요? 더 나아가기 전에 이를 간단히 살펴보고 프로그래머의 관점에서 생각해 보겠습니다. 그런 다음 이 장의 나머지 부분에서는 PyTorch 자체부터 PyTorch 기반 모델을 코딩하고 디버깅할 수 있는 환경까지 관련 도구를 설치하는 방법을 보여드리겠습니다.
머신러닝이란 무엇인가요?
머신러닝에 대해 자세히 알아보기 전에 머신러닝이 기존 프로그래밍에서 어떻게 진화했는지 살펴봅시다( ). 먼저 기존 프로그래밍이 무엇인지 살펴본 다음, 기존 프로그래밍이 제한적인 경우를 살펴보겠습니다. 그런 다음 ML이 이러한 경우를 처리하기 위해 어떻게 진화하여 새로운 시나리오를 구현할 수 있는 새로운 기회를 열었고, 이를 통해 AI의 많은 개념을 실현했는지 살펴볼 것입니다.
전통적인 프로그래밍은 프로그래밍 언어로 표현되고 데이터에 작용하여 답을 제공하는 규칙을 작성하는 것을 포함합니다. 이는 코드로 무언가를 프로그래밍할 수 있는 거의 모든 곳에 적용됩니다.
예를 들어 인기 있는 브레이크아웃과 같은 게임을 생각해 보세요. 코드는 공의 움직임, 점수, 게임의 승패에 영향을 미치는 다양한 조건을 결정합니다. 그림 1-1과 같이 공이 벽돌에서 튀어 오르는 시나리오를 생각해 보세요.
그림 1-1. 브레이크아웃 게임의 코드
여기서 공의 움직임은 dx 및 dy 속성에 의해 결정될 수 있습니다. 공이 벽돌에 부딪히면 벽돌이 제거되고 공의 속도가 증가하며 공의 이동 방향이 바뀝니다. 이 코드는 게임 상황에 대한 데이터에 따라 작동합니다.
또는 금융 서비스 시나리오를 생각해 보세요. 회사의 현재 주가 및 수익과 같은 회사에 대한 데이터가 있다고 가정해 보겠습니다. 그림 1-2와 같은 코드를 사용하면 가격 대비 수익 비율 (또는 P/E, 가격을 수익으로 나눈 값)이라는 가치 있는 비율을 계산할 수 있습니다.
그림 1-2. 금융 서비스 시나리오의 코드
이 코드는 가격을 ...
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