일오갓생 - 初心찾기 2일차

해피 크리스마스~!!!!
다들 행복한 크리스마스 보내고 계신가욤?

저는 오늘 참 하루가 바빴는데요?

아침에 일어나, 교회에 가서 예배를 드리고~
이브에 포장한 선물들을 들고
교회 주변 사람들에게 나누어 주는 즐거운 일을 했습니다~

(전도는 아니고요...^^
그냥 삭막한 세상에 작은 선물로 사람들과 온기를 나누고 싶었달까? ㅎㅎㅎㅎ)

기쁜 날에 선물나눠주면 더 즐거워요~ ㅎㅎ

여튼 교회 일정 끝나자마자 집으로 바로 와서 일오갓생 시작합니다.

제 일상?

젭(수업) - 일오갓생 - 침대 - 젭

피할 수 없으면?

즐겨라?

오늘도 일오갓생 드갑니다!

오늘도 중국인 빙의해서 가보자고~

1. 중국어 공부

[나]
老师您好

(선생님 안녕하세요)

[쳇지피티]
你好，同学。我们开始吧！

(안녕, 학생. 우리 시작하자!)

[나]
好的，今天的主题是什么？

(좋아, 오늘의 대화 주제는 무엇인가요?)

[쳇지피티]
今天的主题是你喜欢什么运动，以及为什么喜欢它。

(오늘의 대화 주제는
<네가 좋아하는 운동은 무엇이고, 왜 그 운동을 좋아하는지>)

[나]
我最喜欢运动是 crossfit。因为那个 crossfit 是……

(내가 제일 좋아하는 운동은 크로스핏이야. 왜냐하면 크로스핏은.....)

[나]
无氧和有氧都可以。
是很有效率的运动。

(무산소도 되고, 유산소됩니다. 매우 효율적인 운동입니다.)

[나]
别的主题没有吗？

(다른 대화 주제 없니?)

[쳇지피티]
今天的对话主题是：
你最近在学习什么？为什么？

(오늘의 대화 주제는 :
너 최근에 무엇을 공부하고 있니? 그걸 왜 공부하니?)

[나]
我最近开始学习 Coding。

(나는 최근에 코딩하는 걸 배우기 시작했어)

(갑자기 코딩이야기 하니까 이 주제에 흥미 떨어짐;;;)

[나]
老师，你有没有什么喜欢的色吗？ 你喜欢什么？

(선생님. 선생님 좋아하는 색있어요? 뭘 좋아해요?)

(갑자기 다른 주제로 돌리다보니 문장 틀림;;)

[쳇지피티]
我喜欢看运动比赛，
也喜欢学习新东西，比如编程或者语言。

(저는 운동 경기를 즐겨 봅니다.
프로그래밍이나 언어와 같은 새로운 것을 배우는 것도 좋아합니다)

(엥...얘도 왜 이럼?)

[나]
新东西是你最近开始学习新东西是什么？

(새로운 거 뭐요? 뭘 배우기 시작했는데요?)

[쳇지피티]
我最近在学习一些编程技巧。

(나는 요즘 몇 가지 프로그래밍 기술을 배우고 있어.)

(또 흥미 떨어짐;;)

(다시 또 다른 주제로 돌림)

[나]
老师，您有想去的国家吗？
我最想去日本。因为我没去过日本。
韩国和日本很近。但是我常常去中国。
你想吃什么日本的食物？

(선생님,어느나라 가고 싶어요? 저는 일본을 제일 가보고 싶어요. 왜냐하면 저 아직도 일본에 안가봤거든요. 한국이랑도 가까운데 말이죠. 그렇지만 중국에는 종종 가봤어요, 선생님은 일본의 어떤 은식을 드시고 싶으세요?)

(다른 말 할까봐 우다다다 다른 말 겁나 말함.)

[쳇지피티]
我想吃寿司和拉面。

(나는 초밥이랑 라면 먹고 싶어)

[나]
好的

(좋아요.)

그러고 대화 종ㄹ료 ㅎㅎㅎㅎ
(할 말 다 떨어짐)

[문장 오답노트]

나 :无氧和有氧都可以。

수정안 : 既有无氧运动，也有有氧运动。

和~都 (~도 ~모두) 도 좋지만

既有 A，也有 B = “A도 있고 B도 있다”
라는 문장을 구사했을 때 더욱 더 원어민이 구사하는 것과 비슷하게 이야기할 수 있다.

*요건 단어 틀림!

나 : 我最近开始学习 coding

수정안 : 我最近开始学习编程。

발음 : 编程 (biānchéng) :코딩

중국에서는 코딩이라는 말보단 회화·뉴스·수업 모두 编程 사용한다. (중국에서 은근히 영어도 사용해서 코딩이라는 말이 허용될 줄 알았는데, 새로운 지식이 쌓였다!)

나 :老师，您最喜欢的颜色是什么？

수정안 : 老师，你有没有什么喜欢的色吗？

여기서는 “什么喜欢的色” 어순이 어색하다.
직접 중국어를 글로 쓰면 이렇게 쓰지 않겠지만,
말하기를 할 때 아직 지식들이 정리정돈되어 나오지 않는 것 같다.
내가 이렇게 말했구나...

몰랐는데... 쳇지피티? 아주 칭찬해?
뭐... 한국어 말할 때도 정리가 안된 상태에서 말하는데...
중국어도 그러면 뭐 어쩌자는 거니 ㅠㅠㅠㅠ

나 : 新东西是你最近开始学习新东西是什么？

수정안 : 你最近开始学习什么新东西？

여기는 필요없는 단어가 들어가 있다. (新东西是 : 새로운 것은...)
인데. 쳇지피티가 중국어 발음이 안좋아서 글을 읽으며 쳇지피티의 말을 이해하려다 보니 "新东西是"이 나온 것 같다.

[오늘의 단어]

1. coding → 编程 (biānchéng)

2. 무산소 운동 → 无氧运动 (wú yǎng yùndòng)

3. 유산소 운동 → 有氧运动 (yǒu yǎng yùndòng)

4. 나라 → 国家 (guójiā)

5. 음식 / 식물 → 食物 (shíwù)

6. 일본 음식 → 日本料理 (Rìběn liàolǐ)
   -> 리아오리 -> 요오뤼이? 랑 발음비슷하죵? 한국어도 한자로 되어있는 단어들이 많아서 중국어 발음과 유사한 단어도 많습니다 ㅎㅎㅎ

7. 초밥 → 寿司 (shòusī)

느낀점:

오늘 쳇지피티와 음성모드로 대략 30분간 대화했다. 왜냐하면 아직까지 쳇지피티가 내가 어떤 걸 원하는지 잘 모르는 것 같기도 하고, 말해줬는데도 잘 적용이 안되는 것 같다. 이 시간을 통해서 자연어의 한곜ㅋㅋㅋㅋㅋ를 조금 느꼈다... 발전하려면 아직 조금 멀은 것 같아요^^ 다행인건가? 그래도 예전에는 이렇게 기계와 대화를 할거라곤 생각치도 못했는데.... 기술의 발전은 정말 무섭다는 걸 느꼈다. 예전부터 생각한거지만 기술이 발전함에 따라서 국가의 경계는 무너지고, 우리의 일자리의 경계도 무너질 것이라 생각한다. 이로 인해 앞으로는 진짜 자기만의 무기를 가지고 싸우게 되겠지...? 나는 어떤 무기를 장착해야할까... 조금씩 내가 가지고 있는 능력이 무엇이 있는지 작성하면서 내 방향을 잡아가야겠다!

-> 갑분...중국어에서...인공지능에.... 내 미래까지....ㅋㅋㅋㅋㅋ의식의 흐름 아니냐고;;;

아 그리고.... 쳇지피티가 음성모드가 아직 약해서 다른 중국어 공부법을 찾아봐야하나 싶다....

중국어 노래 가사 공부하기 어떠신가요? 의견 남겨주십셔

2. 복근운동:

오늘도 해야한다고요?

하기 싫지만.... 하기로 했으니까....
무거운 몸을 일으켜 세웠습니다...

오늘도 이거!!!! 합니다...

(제발.... 따라해봐... 지옥이야 걍)

오늘도 보실껀가요? 제 운동하는 모습?

👆🏻 이거 클릭하면 됩니다. 근데 보실껀가요? 진짜?

진짜... 나이를 제대로 먹었나봐요... 저....

그냥 이거하면 내 몸이 이렇게 무거웠나...? 싶어요...

자세 안좋은 건 눈 감고 갑시다. 나도 내 몸이 이렇게 무거운지 몰랐음;;;

느낀 점:
느낀 점을 보고 싶으신가요? ㅋ
ㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋ 예... 진짜 15분을 진짜 값지게 쓰고 싶다? 15분이 얼마나 긴 건지 느끼고 싶다. 하시는 분들? 제발 이거 따라해줘.....
글구... 이거하면서 목이 더 안좋아지는 것 같아요... 이게 안쉬고 15분간 계속 진행되는거라 맞춰서 하려니까 제대로된 자세가 아닌 상태에서... 운동을 하게 됩니다... 이것도 다른 복근 운동으로 수정될 수 있습니다.... 참고해주세요~

일오갓생 기획해주셔서 감사합니다...
회피하던 제 뱃살을 저는 이제서야 마주보게 되었습니다...

3. 데이콘

오늘은 활성화 함수에 대해서 정리해 보려고 합니다.

먼저 딥러닝은 계속해서 학습을 통해서 인간과 같이 사고하는 결과를 도출해야 하는데, 이 세상은 절때 이분법적인 세상이 아닙니다.

활성화 함수

그래서 등장한 개념이 "활성화 함수"입니다.
활성화 함수란 무엇일까요? 딥러닝이 비선형적인 세상에서 데이터를 유연하게 학습할 수 있도록 도움을 주는 함수라고 할 수 있습니다.

활성화 함수의 변천사

1) 계단함수

입력이 0보다 작으면 → 0, 입력이 0 이상이면 → 1

전등 스위치라고 생각하면 쉬울 것 같습니다.

꺼짐(0) 켜짐(1)과 같이!

계단 함수는 미분이 안되기 때문에 심층 신경망이나 복잡한 문제 해결에는 적합하지 않았습니다.

이 문제를 해결하기 위해서

활성화 함수의 변천사

2) 시그모이드

시그모이드는 0과 1 사이의 값으로 나타낸다.

시그모이드가 등장합니다!

시그모이드는 계단함수와 다르게 미분이 가능합니다.

즉, 0과 1 사이의 값을 통해서 “조금 바꾸면 결과가 얼마나 변하는지” 계산이 가능하다는 말입니다.

시그모이드는 ‘확률처럼 점수’를 주기 때문에 학습이 가능하다고 볼 수 있습니다.

“지금 0.62(62%) 야. 거의 맞았는데 조금만 더 고쳐”라고 이야기 해주는 것이 시그모이드 입니다.

그러나 시그모이드에서 발생한 문제!

바로 뭘까유?

바로! 기울기 소실!!!

기울기란 "이 가중치를 얼마나, 어느 방향으로 고쳐야 하지?”를 알려주는 것!

시그모이드는 출력값이 0 또는 1에 가까워질수록 포화 상태에 들어가는데.
이때 모델은 이미 확신했다고 판단하여 미분값이 0에 수렴하게 됩니다.

그 결과 역전파 과정에서 기울기가 점점 작아지고,
깊은 신경망에서는 학습이 어려워지는 문제가 발생합니다.

따라서 신경망이 깊어질수록 “조금 고쳐야 할 방향” 정보가 점점 사라져서 앞쪽 층이 거의 공부를 못 하게 되는 현상이 발생한다.

시그마 모이드에서 신경망이 많을수록 “얼마나 고쳐야 하는지”라는 학습 신호가 사라진다고만 생각하시면 되겠습니다..

와 공부한 나도 들어가면 갈수록 미궁 속으로 빠지네여...

하이퍼볼릭 탄젠트 (tanh) 함수

시그마모이드의 단점을 약간 보안한 tanh!

하이퍼볼릭 탄젠트는 시그모이드랑 비슷한데,
출력이 −1 ~ 1로 나오고 가운데(0)를 기준으로 대칭인 활성화 함수라는 점에서 다릅니다.

이로인해, 가중치 업데이트가 한쪽으로 치우치지 않고, 학습이 덜 흔들리고 빠릅니다!!!

하지만 이 하이퍼볼릭 탄젠트도 깊어지면 여전히 기울기 소실이 있다는 점...!!
(그러나 시그모이드보단 낫다)

또한 중요한 점은 하이퍼볼릭 탄젠트는 출력 범위가 -1~1이므로 출력층에서는 사용하지 않습니다!

(출력층은 "맞다", "아니다"로 출력되기 때문)

렐루(ReLU)

ReLU는 입력이 0보다 크면 → 양수값 그대로 통과
그러나 입력이 0보다 작으면 → 0으로 통과시킨다.

(할렐루야~)

ReLU는 “0이야? 아니야?”만 확인해서 빠르게 동작합니다.
뿐만 아니라 시그모이드와 하이퍼볼릭 탄젠트의 약점인 깊은 신경망에서도 안정적인 학습을 합니다!

왜냐면 양수 구간에서는 기울기 = 1이기 때문에 신경망이 아무리 많아도 기울기 1이 그대로 전달돼서 앞쪽 신경망에게도 명확하게 수정신호를 전달할 수 있습니다.

그러나 들어오는 입력이 전부 음수일 경우에는 출력과 미분값은 항상 0이라서 아무 역할도 하지 못하는 ‘죽은 ReLU’가 될 수 있습니다.

죽은 ReLU 많아지면 모델 성능 떨어진다는 단점이 있지만, 장점이 압도적으로 크기 때문에 오늘날 많이 쓰이는 활성화 함수라고 할 수 있습니다!

소프트맥스 함수
여러 선택지 중에서 “각각일 확률이 몇 %인지”를 만들어주는 함수

사진을 보고 고양이?, 강아지?, 삵? 인지 헷갈릴 때!

소프트맥스 함수는 그 사진을 보고

고양이 점수: 3.9 (39%)
강아지 점수: 1.1 (11%)
삵 점수: 5.0 (50%)

라고 확률을 보여주는 함수이다~~!!

즉. 전부 합치면 1 (100%)

그래서 다중 분류 전용에 딱 맞는 함수라고 할 수 있습니다!

느낀 점 :
사실 창피한 이야기지만...딥러닝 수업을 들어도 이해가 안갔다... 파이토치를 공부해도 이해가 안갔다. 그래서 딥러닝을 버릴까? 라는 생각도 했었다... 그러나 우리의 규이커와 데이콘과 쳇지피티가 나를 포기하지 말라고 자꾸 떠 먹여준다...
규이커. 데이콘. 쳇지피티를 위해 ㅋ 느리지만 천천히 가보려고 한다.
이 10일동안의 과정을 통해서 열심히 나의 딥러닝 기본을 세워!!!
꼭 팀 프로젝트때 누가 되지 않도록 해야겠다!(일기같냐;;;)

예..예.. 오늘도 이렇게 끝났네요... 저녁 밥을 못먹었습니다.. 저
얼른 마쳐야죠...(현재시각 오후 9시 15분)

해주시죠... 랜선 복복

쨋든 내일은 내일의 해가 뜨니... 내일도 열심히 달려볼께요?
클스마스 안같어 ㅠㅠㅠㅠ

쨋든 아껴주시고, 성원해주시고, 후원해주시고, 격려해주시고, 보태주시고, 밀어주시고, 염려해주시고, 근심해주시고, 걱정해주시고, 사랑해주시고, 은혜를 내려주시고, 신경 써주시고, 배려해주시고, 두루두루 보살펴주시고 하시는

독자분들..... 하트와 댓글 부탁드립니다~! 감사해요