[혼공머신] 1. 머신러닝과 딥러닝

Bob Park·2022년 9월 11일

[머신러닝] 혼자 공부하는 머신러닝+딥러닝

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저는 데이터 엔지니어, 데이터 분석가로 실무를 해왔고, 부동산과 기술이 결합된 프롭테크(Prop-Tech) 분야에서 데이터와 기술을 적용하여 기존 방식으로 해결하기 어렵거나 시간과 노력이 많이 필요했던 결과물을 손쉽게 제공하는 서비스(랜드북)를 운영해왔습니다.
2017년 3월부터 2022년 7월까지의 근무를 정리하고 데이터 사이언티스트가 되고자 책과 영상 기반으로 학습을 시작했습니다. 첫 학습으로 데이터 사이언스팀의 리더셨던 대원님이 추천해주신 박해선님의 『혼자 공부하는 머신러닝+딥러닝』(한빛미디어, 2020)을 읽고 학습 예제를 따라 머신러닝을 처음 접하였습니다.
2회독을 시작하며 학습 예제가 아닌 새로운 대상으로 학습한 내용을 적용해보면 더 깊은 이해가 될 것이라 생각하여 본 시리즈를 작성하게 되었습니다.
※ 1회독 때 작성한 노트파일은 github에 올려져 있습니다(github).

박해선, 『혼자 공부하는 머신러닝+딥러닝』, 한빛미디어, 2020

“이번 절에서는 인공지능, 머신러닝, 딥러닝이 무엇인지 알아보고 그 차이를 살펴보겠습니다.” - 박해선(2020)

인공지능 태동기(1943~1956)
- 1943, 워런 매컬러(Warren McCulloch)와 월터 피츠(Walter Pitts)가 최초로 뇌의 뉴런 개념을 발표(MCP 뉴런)
- 1950, 앨런 튜링(Alan Turing)이 튜링 테스트(Turing Test) 발표
- 1956, 다트머스 AI 컨퍼런스(Dartmouth AI Conference)
인공지능 황금기(1956~1974)
- 1957, 프랑크 로젠블라트(Frank Rosenblatt)가 로지스틱 회귀의 초기 버전으로 볼 수 있는 퍼셉트론(Perceptron) 발표
- 1959, 데이비드 허블(David Hubel)과 토르스텐 비셀(Torsten Wiesel)이 고양이를 통해 시각 피질에 있는 뉴런 기능 연구(노벨상)
1차 AI 겨울(1974~1980)
- 컴퓨터 성능의 한계로 해결할 수 있는 문제가 한정되어 연구와 투자가 크게 감소
AI 붐(1980~1987)
- 전문가 시스템(expert system) 등장
2차 AI 겨울(1987~1993)
- 또 다시 컴퓨터 성능의 한계로 시장 축소
이후의 큰 사건
- 1998, LeNet-5
- 2012, AlexNet
- 2015, TensorFlow
- 2016, AlphaGo

영화와 소설에 등장하는 사람과 같은 또는 그 이상의 지능을 가진 인공지능을 인공일반지능(artificial general intelligence) 또는 강인공지능(Strong AI)라 부름
우리가 현실에서 마주하고 있는 인공지능은 약인공지능(Week AI)으로, 아직까지는 특정 분야에서 사람의 일을 도와주는 보조 역할만 가능함

많은 머신러닝 알고리즘 중에 인공 신경망(artificial neural network)을 기반으로 한 방법들의 통칭
주요 사건
- 1998, 얀 르쿤(Yann Lecun)이 최초의 합성곱 신경망인 LeNet-5을 만들어 손글씨 숫자를 인식하는데 성공
- 2012, 제프리 힌턴(Geoffrey Hinton)의 팀이 합성곱 신경망을 사용한 AlexNet으로 이미지 분류 대회인 ImageNet에서 기존의 머신러닝 방법을 누르고 압도적인 성능으로 우승
- 2016, 딥마인드의 알파고가 이세돌과의 대국에서 승리
오픈소스 딥러닝 라이브러리
- 2015, 구글의 텐서플로(TensorFlow)
- 2018, 페이스북(현 메타)의 파이토치(PyTorch)

“이 책의 모든 코드는 웹 브라우저에서 파이썬 코드를 실행할 수 있는 코랩을 사용하여 작성했습니다. 본격적으로 머신러닝을 배우기 전에 구글 코랩에 대해 소개하고 간단한 사용법을 익히려 합니다.” - 박해선(2020)

*참고자료 : 박해선, 『혼자 공부하는 머신러닝+딥러닝』, 한빛미디어, 2020

가치를 만드는 데이터 분석가