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[언어 일반] 모델이란 뭘까

사고방식, 시스템, 알고리즘 이라는 단어들과 다르게 모델이라는 단어를 쓰는 이유는 뭘까? 모델은 모양이나 형태라는 뜻을 담고 있다. 형태란 부분적이고 난잡한 것이 아니라, 전체이자 꽉잡힌 종결됨을 의미한다. 원을 그리다가 끝에서 만나지 않으면 그것을 모양이라고 잘 부르진 않는다. 끝점에서 다시 만나야만 원이라는 형태라고 표현한다. 뭔가가 끝나고, 종결되고 전체적인 무언가가 되어야만 한다. 시스템 -> 뭔가가 복잡하게 하나로 이루어진 것. 사고방식, 알고리즘 -> 강의 물줄기가 흐르는 방식. 모델 -> 모양을 갖춘 무언가. 모델은 다른 것과 다르게 확고함이 있다. 강한 믿음이 있다. 시스템 혹은 제도에는 믿음이 없다. 그 힘에 따라서 흘러갈 뿐이다. 하지만 모델은 스스로 자기자신 그 자체이다. 시스템이나..
소프트웨어/언어 일반 2022. 7. 7. 23:53
[언어 일반] 수학을 하지 않기 위해 태어난 프로그래밍

말을 대신하기 위해 자동차가 개발된 것과 완전히 똑같이 수학을 대신하기 위해 프로그래밍 혹은 공학들이 태어난 것이다. 수학이 더 고상하다, 필수적이다 라고 생각하는 것은 허접한 생각이다. 위대한 천재 수학자들은 예전에 말을 매우 잘탔던 몽고기마병사를 아직까지도 추앙하는 것과 같다. 그때 싸워야할 곳에서 싸운 사람들과 지금 현대의 사람들과 비교하는 것은 매우 매우 멍청한 짓이다. 말을 못탄다고해서 인간적으로 실력이 낮다고 판단하지 않듯이 계산기가 손안에 24시간 있는 사이보그가 된 지금 현대인에게 수학을 못한다고 해서 바보라고 판단해서는 안된다. 아직도 승마경기가 있고 승마선수가 되어야하는 사람이 있듯이 수학이나 기초과학도 앞으로도 중요할 것이고 계속해서 필요하다. 하지만 그 과거들은 문화재를 감상하는 듯..
소프트웨어/언어 일반 2022. 7. 1. 20:51
[AI] 알고리즘을 공부하지 않을 수 있는 알고리즘

일단 하기 싫다. 시간아깝다. 내 일하는 것도 바쁘다. 게다가 재수없다. 그래서 알고리즘 공부를 안할 수 있는 변명 알고리즘을 푸는 것이 더 나을 것 같다. 사람은 눈 앞에 일이 닥쳤을 때 몰입되는 신경을 통해 문제를 풀기 마련이다. 그것을 풀었을 때의 보상과 주변사람들의 칭찬 등을 기대하기 마련이다. 실생활에 활용되고 지금 이용되어야만 한다. 현물적인 보물이 되어야한다. 야구경기가 있다면 경기 안에서 홈런을 치고 싶지 바깥에서 깔짝거리지는 않을 것이다. 야구선수 입단테스트인 트라이아웃은 선수들의 달리기 속도, 제구력, 구속 등을 측정한다. 그리고 시뮬레이션 경기를 통해 어떻게 경기를 하는지 지켜보고 평가한다. 그것은 실제 경기 안에서의 다양한 문제들을 풀기 이전 단계에 있는 기본적이면서 객관적인 수치들..
소프트웨어/AI 2022. 6. 26. 09:07
[AI] 탐색 vs 활용

탐색은 가보지 않은 길을 가는 것이고 활용은 알고있는 확실한 길을 가는 것이다. 탐색은 그냥 재미있기 위해서 하는게 아니라, 지금 내가 알고 있는 길에 대한 의심이 있기에 하는 행동이다. 그 의심이란 단순히 믿지 못하는 것이 아니라 오히려 내가 알고 있는 길을 더 확신하기 위해서이기도 하다. ε-greedy 알고리즘은 ε% 만큼은 빼고 모두 탐욕적으로 이미 알고있는 보상이 큰 쪽을 택하겠다는 행동선택 정책이다. 탐욕스러운 활용적 선택만을 고집했을 땐 탐색으로 인한 새로운 발견은 거의 하지 못하게 된다. 환경에 따라 그것을 조절하는 것이 필요하다.
소프트웨어/AI 2022. 6. 5. 10:44
[AI] 경험 리플레이 ( experience replay )

왜 학습은 나중에 해야하는가? 경험들을 기억 속에 저장해놨다가 나중에 학습해야하는 이유는 무엇일까? 그 이유는 맥락을 파악하기 위해서이다. 크게 보기 위해서다. 앞뒤 좌우를 판단해서 정말로 그 경험에 대한 결과가 맞는지 판단할 수 있다. 만약 일대일 대응으로 경험한 즉시 학습을 해버리면 사기를 당하게 된다. 집을 보러다니는데 집주인이 향수를 뿌려놓은 것에 기분이 좋아져서 집을 곧바로 계약해버릴 수 있다. 그저 잠시 내려놓고 시간을 보내는 것만으로 다른 집들에 대한 데이터가 쌓인다. 넓은 범위의 데이터를 하나의 단위로써 학습할 때 비로소 정말로 그 집이 좋은지 올바른 학습을 할 수 있게 된다. 보상을 많이 얻더라도 그것이 편향된 것이라면 학습데이터로 사용하지 않아야만한다.
소프트웨어/AI 2022. 6. 5. 10:20