AI강의

"머글들을 위한 Machine Learning"

• 굉장히 흥미로운 제목인 동시에 어렵겠다는 생각이 들었다.
  (왜냐하면 이제 머신러닝이라는 마법(?)을 배울텐데, 마법의 '마'도 모르기 때문에)

• 역사에서 부터 간단한 실습 그리고 딥러닝까지 이어지는 강의였다.
  [1950s(인공지능) ~ 1980s (Machine Learning) ~ 2010s (Deep learning)]

• 코로나로 화상회의를 통해 실습해서 조금 아쉬운 동시에 100명이나 되는 사람이 한 공간에 모인다는 점이 신기했음.

• 과거 Data mining, Big data 보다 Machine Learning 의 관심도가 높아졌다.

• AI(인간과 비슷하게 움직이도록 만들어진 기술), Machine Learning(컴퓨터가 data를 가지고 스스로 학습하도록 하는 알고리즘기술), Deep Learning(인공신경망 사용 알고리즘기술)

배웠던 목차

Microsoft Azure ML Studio

• 고객에게 필요한 토탈 업무 클라우드 서비스 제공
• On-premise, IaaS, PaaS, SaaS, Hybrid Cloud
• https://studio.azureml.net 를 활용

Python

• 머신러닝과 딥러닝에 활용하는 프로그래밍 언어
• 클라우드 환경에서 Jupyter notebook 으로 실습함(anaconda도 활용)

Cognitive Services

• API 형태로 제공되는 딥러닝 기반 서비스
  (얼굴인식, 목소리 인식 등)

Numpy, Pandas, Matplotlib

• 파이썬 라이브러리

Scikit-Learn

• 머신러닝 라이브러리

기억에 남는 핵심

input -> f(X) -> output 에서 f(X) 에 관한 것

• 경영학의 input -> process -> output 과정에서 process를 더 효율적으로 만드는 것으로 이해함

• 머신러닝은 사람이 Feature extraction을 해줘야 하지만 딥러닝은 그 과정마저 컴퓨터가 알아서 하도록 만드는 것, 딥러닝이 더 많고 거대한 데이터처리

• Y = w * X + b (Y ; label, X ; feature), w 와 b 를 머신러닝이 찾아줌

어려웠던 것

• 코딩을 잘 모르기 때문에 익숙하지 않았음, 실제로 여러 툴을 가지고 학습을 했으나 막상 혼자 실습하려고 하면 막히기가 일쑤였음

• 파이썬 툴 활용에 있어서 부족함을 많이 느꼈음. 강의를 들으면서 이해하랴 코딩하랴 정신이 없어서 따라가는데 어려움을 느꼈음. 겨우 점하나 잘못찍혔을 뿐인데도 코드 전체가 자주 오류가 발생했음.

• X_train, X_test 처럼 데이터를 나누는 것에 대한 개념적 이해가 잘 안되었었음

피드백

• 익숙해지는 것이 첫걸음이라고 생각함

• 선코딩 후이해, 머리로 이해하면서 가는 것도 참 좋지만, 손으로 먼저 익히면서 따라가기로 함(손은 눈보다 빠르니까(?)). 익숙해져야 활용을 할 수 있을 것이라고 생각함.

• 김영욱 강사님이 알려주신 유투브를 통해 반복학습함.
  영욱스튜디오

• 웹프로그래밍을 주로 배우고 따라가는 중이지만, 어렵지만 머신러닝이 흥미로워 도서를 구매해서 홀로 실습해보기로 함.

• 개념적인 부분보다 실습하며 익히는 방법을 활용해보기로 함.