살아 움직이는 머신러닝 파이프라인 설계: 텐서플로와 함께하는 머신러닝 프로젝트 자동화

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저는 삶의 방향에 대해 많이 고민합니다. 어떤 질문을 머릿속에 넣고 끊임없이 고민하고 숙성

시키다 보면, 어느 순간 제 삶의 방향에 도움이 되는 힌트를 얻게 됩니다. 이런 고민의 결과인

‘컴퓨팅 성능에 기반한 인공지능

AI

leveraging

computation

’에 대해 이야기해보겠습니다.

제 커리어의 방향은 크게

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가지로 정의됩니다.

●

컴퓨팅 성능에 기반한 인공지능

●

범용 인공 지능

‘컴퓨팅 성능에 기반한 인공지능’은 강화학습의 아버지인 리처드 서튼 교수님의 ‘쓰라린 교훈’이

라는 글에서 강한 영향을 받았습니다.

쓰라린 교훈에서 배워야 할 한 가지는 일반적인 목적의 방법론, 즉 사용할 수 있는 계산이 매우 커짐

에 따라 계속해서 확장되는 방법의 위대한 힘이다. 이렇게 마구 확장하는 것처럼 보이는 두 가지 방

법은 바로 탐색과 학습이다.

리처드 서튼

프로젝트를 진행하면 항상 자동화를 먼저 생각합니다. 계속 자동화에 집중하다 보니, 자동화할

수 있는 업무의 패턴을 익히기 시작했습니다. 그리곤 인공지능 프로젝트는 상당히 많은 부분을

자동화 소프트웨어로 대체할 수 있다는 사실을 깨달았습니다.

저는 인공지능 회사의 핵심 역량이 ‘탐색’과 ‘학습’의 영역에 있다고 믿습니다.

지금은 어려워 보이지만, 사실 지도 학습

supervised

learning

으로