어제 1일 차에 이어 2일 차 학습 완료를 기록합니다. 이번 강의에서 교양으로 들을 사람은 여기까지만 듣는 것을 권장한다고 하네요. 저는 좀 더 배우고 싶은 마음이 있어 텐서플로까지 쭉 이어가려고 합니다. 1일 차, 2일 차를 통해 그동안 알고 있었던 지식을 한번 더 정리한 기분이 듭니다. 3일 차부터 진짜 재미가 시작된다니 기대가 됩니다.
머신러닝 야학에 관심이 있으신 분들은 아래 머신러닝 야학 사이트에서 자세한 학습방법을 알 수 있습니다.
머신러닝야학. 머신러닝1 2일차 학습 기록
머신러닝머신
머신러닝1 제작팀에서 만든 머신러닝머신 : eachable Machine에서 생성한 모델을 이용해서 애플리케이션을 만들어주는 서비스
머신러닝머신
ml-app.yah.ac
이전에 만든 손톱 깨무는 이미지를 인식하는 모델을 머신러닝 머신에 업로드하여 사용
→ 손톱을 깨물었는지 판단해주는 모델을 응용해서 습관을 교정하는 애플리케이션(앱) 또는 프로그램을 만든 것
나도 이제 프로그래머
애플리케이션
애플리케이션 : 응용 → '부품을 응용한 것'
지금까지 만든 것 역시 '머신러닝의 모델이라는 부품을 응용해서 만든 소프트웨어. 즉, 머신러닝 애플리케이션'
소프트웨어 세계에는 이런 부품이 많음, 부품을 잘 활용하면 그 부품의 능력을 이용할 수 있음
프로그램
프로그램: 부품을 시간의 순서에 따라 실행되도록 결합 →기계가 해야 할 일을 기계가 알아들을 수 있는 방식으로 순서대로 적은 것
- 프로그램을 만드는 일: 프로그래밍
- 프로그램을 만드는 사람: 프로그래머
모르면 마법, 알면 기술
소프트웨어를 만드는 여정은 뒤로 갈수록 어려워짐
상상력을 발휘해 다양한 기능 동작을 제어할 수 있음
사물인터넷
사물인터넷(IoT, Internet of Things): 인터넷이 사물을 제어
사물인터넷 + 머신러닝
사물인터넷에 머신러닝을 더한다면 어떨까?
-장치에 연결된 여러 가지 센서들을 통해 데이터를 수집한 후, 그 데이터의 의미를 '머신러닝' 모델이 판단
→ 판단 결과에 따라 여러 가지 결정을 기계 스스로 할 수 있게 됨
ex. 불을 켜거나, 자동차 핸들을 움직임
사물인터넷 = 코딩 + 네트워크 + 전자공학 + 기계공학
→ 여러 가지 기술의 집약체
복잡한 데이터를 가지고 모델을 만드는 것은 사람의 힘으로 어려운 일
→ 머신러닝 도입하여 자동으로 공식을 만들 수 있음
[실습] 주변에 일어나는 미스터리 한 일, 그중에서 머신러닝으로 해결할 수 있는 문제를 찾아 형식에 맞게 적어보기
티타임
- 환경
매일 홍차를 끓여 먹으며 티타임을 갖는 걸 좋아합니다. - 불만족
날씨가 춥거나 비가 오면 홍차를 더욱 마시고 싶으나, 날씨가 덥거나 습하면 홍차를 마시기 싫어집니다. - 꿈
일기예보에 따라서 날씨를 알려주고, 티타임 하기 좋은 시간대에 알아서 물을 끓여주는 티포트가 있으면 합니다.
교양의 끝
머신러닝을 교양으로 들으려면 여기까지 수업을 듣는 것을 권장
→ 머신러닝이 필요한 순간, 교양이 있는 사람에게만 주어지는 선택지
1. 직업으로 머신러닝을 수련한 동료를 찾는다. → 뛰어난 전문가가 많아져 있을 것이다.
2. 더욱 강력해져 있을 머신러닝 기계를 이용한다. → 더 쉽고 강력한 기계가 있을 것이다.
3. 필요한 공부를 찾아서 한다. → 더 쉬운 공부 방법이 개발되어 있을 것이다.
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