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Machine Learning

1. 머신 러닝에 대하여

by 대소니 2016. 7. 2.

머신러닝 분야에 세계적인 권위를 가지고 계신 Andrew Ng 교수님의 무료강좌를 공부하면서 정리를 해보려고 합니다.

https://www.coursera.org/learn/machine-learning/lecture/RKFpn/welcome

 

초기 몇개의 강의는 한글로 된 transcirpt이 지원이 되고 있습니다. 조금 지나면 모든 강의를 한글 스크릡트로 볼수 있게 될 것 같습니다.

 

아래는 소개글인데 너무 멋지고 별도로 요약정리할 필요도 없을 것 같아서 그냥 퍼왔습니다.

한번씩 읽어만 봐도 왜 우리가 머신러닝을 배워야 하는지 자연스럽게 이해할 수 있게 됩니다.

앞으로는 모든 분야에서 사용하지 않으면 안되는 기술이 될 것 같습니다.

 

 

 

기계학습 무료 온라인 강의에 오신 것을 환영합니다. 기계학습은 최근 기술 중에서 가장 흥미있는 분야중 하나인데요. 이 강의에서 여러분은 실전 연습을 통하여 현재 사용되고 있는 알고리즘을 직접 배치해보는 것을 배우게 될 것입니다. 여러분들은 자기도 모르게 학습알고리즘을 하루에도 수 십번 사용 하고 있습니다. 매일 여러분들은 인터넷 검색을 할 때 구글이나 Bing같은 곳에서 웹 검색 엔진들을 사용할텐데요, 검색엔진들이 검색을 잘 하기 위해서 학습 알고리즘이 사용됩니다. 또 이 알고리즘을 사용하여 구글이나 마이크로소프트에서 웹페이지들을 랭크 하게 됩니다. 여러분들이 페이스북이나 애플의 사진 어플리케이션을 사용 할 때 여러분과 친구들의 사진들을 인식하게 되는데 이것 또한 기계학습입니다. 이메일을 사용 할 때 이메일 스팸필터가 수많은 양의 스팸메일로부터 스팸메일을 걸러 주게 될 텐데요. 이것 또한 학습알고리즘을 사용한 것입니다. 아직 멀었지만, 여러분이나 저와 같은 지능을 가진 기계를 만들기위해서 수많은 인공지능 연구자들의 최선의 목표는 학습 알고리즘을 인간의 뇌를 흉내내서 만들어 인간의 뇌와 비슷하게 학습하게 만드는 것입니다. 이 부분에 대해서는 나중에 더 말씀 드리도록 하겠습니다. 이번 강의에서는 최신의 기계학습 알고리즘에 대하여 배워 보겠습니다. 하지만 단지 어떤 알고리즘이 사용되는지 설명하고 그 알고리즘이 어떻게 유도되는지 수학적으로는 알 필요 없으니 걱정하지마세요. 그럼 우리는 이제 이러한 알고리즘들을 사용하여 예제들을 풀어보고 어떻게 작동되는지 확인하는데 많은 시간을 보내게 될 것입니다. 그럼 왜 기계학습이 오늘날에 사용되고 있는 것 일까요? 기계학습은 인공지능분야에서 발전하여 파생되어 나갔습니다. 우리는 기계가 지능을 가지길 원했고 몇몇 간단한 일들을 스스로 해내길 원했습니다. 가령 A에서 B로갈 때 어디로 가는 게 더 빨리 갈 수 있느냐 하는 것들 말입니다. 하지만 웹검색, 사진태그, 스팸메일필터 말고도 인공지능 프로그램들이 할 수 있는 우리가 모르는 더 많은 부분들이 있습니다 우리가 여기서 알 수 있는 한 가지는 기계가 스스로 학습한다는 사실입니다. 그래서 기계학습은 컴퓨터의 새로운 능력을 불어넣어 향상 시켜주기 때문에 오늘날 기초과학과 산업의 여러 분야에서 사용되고 있습니다. 제가 기계학습분야에서 있는 동안 헬리콥터조종사, 생물학자, 컴퓨터시스템 종사자들 (이곳 스탠포드 학생들)과 얘기하며 그리고 최근에 학습알고리즘을 그들의 시스템에 적용하고 싶어 하는 실리콘밸리회사들로부터 2,3주에 한번 이메일을 받고 있습니다. 이 같은 현상은 기계학습이 필요한 분야가 점차 확산 되고 있다는 뜻이기도 합니다. 자동화로보틱스, 생물학계산, 실리콘밸리의 수많은 일 등.. 이것들은 기계학습의 강력한 이점을 이용하고자 합니다. 여기 기계학습의 간단한 예가 있습니다. 데이터베이스 수집입니다. 기계학습이 발전하게 된 이유 중 하나는 웹과 모든 것이 자동화가 되었기 때문인데요. 이것은 전보다 우리가 가지고 있는 데이터가 훨씬 많아 졌기 때문입니다. 예를 들어, 실리콘밸리의 수 많은 회사들이 웹에서 클릭된 데이터를 수집하려고 합니다. 이것을 클릭스트림데이터라고 하는데 기계학습 알고리즘을 사용하여 이 데이터들을 수집하고 사용자가 어떠한 서버가 더욱 쾌적한지 알아내고 유저에게 더 나은 서비스를 제공할 수 있게 됩니다. 이것은 현재 실리콘밸리에서 여러 핵심분야 중 하나입니다. 의료 기록. 자동화가 되면서 우리는 전자 의료기록부를 가지게 되었습니다. 의료 기록들의 분석을 통하여 병이 낫게 하는데 도움이 되게 되었습니다. 또, 생물학 계산 자동화를 통하여 생물학자들은 엄청난 양의 유전자를 분석할 수 있게 되었고 기계학습알고리즘이 인간 게놈을 이해하는데 도움을 주게 되었습니다. 공학분야 역시 마찬가지로 점점 더 커져가는 데이터를 처리해야하는 상황이 왔습니다. 그래서 현재 그 방대한 데이터들을 학습알고리즘을 사용하여 분석하고 있습니다. 다음으로 수동적으로 프로그래밍을 할 수 없을 때 사용하는 자동화 학습 프로그래밍분야입니다. 예를들면, 저는 자동화 헬리콥터를 수년간 연구 했습니다. 처음에 저는 헬리콥터가 비행하게 만드는 컴퓨터 프로그래밍 법을 몰랐습니다. 연구 끝에 알아낸 한가지 방법은 컴퓨터가 스스로 학습하여 헬리콥터가 날게 하는 방법이었습니다.


이것은 또한 미국에서 해외로 우편물을 발송할 때 비용이 많이 들지 않게 하는 방법으로도 쓰이고 있습니다. 편지봉투에 이렇게 써놓으면 학습알고리즘이 손글씨를 분석하여 자동으로 분류를 하게 됩니다. 이같은 기술을 통하여 불과 몇센트 만으로 수천마일의 거리로 우편을 보낼 수 있게 합니다. 그리고 자연언어처리기법이나 컴퓨터비전분야를 본 적이 있으실 겁니다. 이것 들은 언어를 이해하고 그림들을 식별하는 인공지능 분야입니다. 수많은 자연언어 처리기법과 컴퓨터비전 분야는 오늘날 기계학습에 적용 되고 있습니다. 또한 스스로 프로그래밍을 할 수 있는 학습알고리즘은 널리 이용되고 있습니다. 여러분들은 자주 아마존이나 넷플릭스 또는 아이튠즈 지니어스를 이용 보셨을 겁니다. 그곳에서 영화나 제품, 음악들을 추천하는 서비스를 하고 있습니다. 이것도 학습알고리즘을 이용한 것입니다. 만약 사용자가 수십만이라고 생각해 보세요, 수십만의 사용자를 다루는데 매번 다른 프로그래밍을 할 수는 없을 것입니다. 이것들을 할 수 있는 방법은 오직 기계가 스스로 추천을 할 수 있게끔 만드는 것입니다. 여러분의 취향을 고려해서요. 마지막으로 학습알고리즘은 오늘날 인간이 학습하는 것과 인간의 두뇌를 이해하기 위하여 사용 되고도 있습니다. 앞으로 연구자들이 어떠한 과정으로 인공지능의 꿈을 어떻게 이뤄나가고 있는지 얘기 할 것입니다. 몇 달 전에 한 학생이 상위 12개의 IT기술들이 나온 기사를 보여줬습니다. 그 기술들은 IT기술 분야의 전문가들이 부인 할 수 없는 유망한 기술들 이었습니다. 약간 예전의 기사임에도, 그 상위 12개의 기술들 중 가장 전망 있는 IT기술은 바로 기계학습분야 였습니다. 이곳 스탠포드에서도, 매년 수많은 채용인들이 기계학습분야를 전공한 학생들을 채용하기 위한 수요가 매년 증가 하고 있습니다. 그래서 저는 이 기술의 수요가 매우 급격하게 증가하고 있으며 기계학습을 배우는 것은 매우 가치 있는 시간이 될 것이라 생각합니다. 다음 강의에서 우리는 기계학습이 무엇인가에 대하여 좀 더 보편적인 정의를 알려 드리겠습니다. 그리고 기계학습 문제의 종류들과 알고리즘에 대하여 얘기 해보겠습니다. 여러분은 주요 기계학습기술들을 선택 하고 여러 알고리즘 중 하나를 어떻게 선택해야하는지, 언제 그 알고리즘을 적절하게 사용 할 것인지에 대하여 배워봅시다.

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