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해설과 단상/아리가람의 인공지능 용어 해설9

'표현' 인공지능 분야에서 표현(representation)이란 정말 중요한 용어입니다. 하지만 이 용어 자체가 난해한 면이 있으므로, 이 낱말을 이해할 수 있게 먼저 우리가 일상생활에서 흔히 접하는 예를 들어 보겠습니다. 우리가 옷을 살 때 우리는 옷감의 재질, 바느질 방법, 모양, 형태 등 다양한 면을 고려하지만 그 무엇보다도 옷이 우리 몸 치수에 맞아야 합니다. 그래서 모든 옷에는 치수(요새는 '사이즈'라고들 많이 부름)가 적혀 있습니다. 그런데 이 치수가 지금은 거의 미터법으로 통일되어 가고 있지만, 아직도 라지(L)/엑스라지(XL)/투엑스라지(XXL)와 같은 식으로 부르거나, 24/26/28/30/32/34 인치 등으로 부르거나 55/66/77/88 사이즈라는 식으로 부르는 경우가 있습니다. 하지만 미터.. 2020. 5. 1.
'만물 지능 사회' 이미 사물인터넷(Internet of Things, IoT)이라는 용어가 널리 회자되고 있는 상황입니다. 그리고 이 사물인터넷의 범위가 확장되어 세상의 모든 사물(즉, 만물)이 인터넷으로 연결된 상황을 '만물인터넷(Internet of Everything, IoE)'이라고 부릅니다. 그렇다고 해서 만물이라는 용어가 정확히 '모든' 사물을 의미한다고 할 수는 없습니다. 세상에는 연결할 수 없는 사물, 연결해서는 안 되는 사물도 존재하기 때문입니다. 그러므로 만물이라는 용어는 '거의 모든' 사물이라거나 '비교적 많은 사물'이라는 개념을 나타내는 용어로 생각하는 게 좋겠습니다. 그러므로 만물인터넷이라는 거의 모든 사물을 인터넷으로 연결한 상황일 것입니다. 이런 상황에서 각 사물에 인공지능이 넣어진다면, 다시 .. 2020. 4. 20.
'학습'과 '추론' 그리고 '학습용 컴퓨터'와 '추론용 컴퓨터' 인공지능 분야에서 있어서 '학습'과 '훈련'의 차이점에 관한 글을 조금 전에 작성했는데, 기왕에 '학습'과 '추론'의 차이점에 대해서도 간단하게 언급해 보겠습니다. 일단 인공지능 모델은 기존의 데이터(즉, 관측 데이터)를 가지고 학습(learning)하게 됩니다. 학습을 마친 인공지능을 보통 훈련 모델(trained model)이라거나 사전 훈련 모델(pre-trained model)이라고 부릅니다. 이렇게 미리 훈련해 둔 모델을 가지고 활용하는 과정에서 모델이 하는 일을 추론(inference)이라고 합니다. 즉, 모델이 새로 들어온 데이터를 가지고 무언가를 알아낸다는 말입니다. 인공지능이 학습을 할 때에는 데이터가 많아야 하고, 이 데이터를 가지고 1만 회(epoch) 이상 반복하면서 거듭 훈련한 다.. 2020. 2. 2.
인공지능의 '학습'과 '훈련'의 관계 제가 번역을 하다 보면 인공지능의 전문가들조차도 학습과 훈련을 구분하지 않는 경우가 있고, 또한 책을 읽다 보면 그런 현상이 국내 도서의 역자나 저자에게서도 심심치 않게 나타난다는 점을 알게 되었습니다. 그러니 학생들이 이 두 용어를 혼동하는 게 어찌 보면 당연하게 발생하는 현상이라고 할 수 있겠습니다. 그러므로 이와 같은 혼동을 예방할 수 있게 학습과 훈련의 관계를 간단히 구분할 수 있도록 정리해 보겠습니다. 인공지능의 학습(learning) 과정은 훈련(training), 검증(validation), 검정(test) 과정으로 이뤄집니다. 이 과정 중에서 검정 과정이나 검증 과정 중에 어느 한 과정을 생략하는 경우도 있습니다만, 대체로 이렇게 세 과정으로 이뤄져 있다고 보아도 됩니다(참고로 검정 과정을.. 2020. 2. 2.