728x90
6. 머신러닝머신
- 머신러닝머신
- teachable machine으로 생성된 머신러닝 모델을 실제로 사용 가능한 사이트 (코딩야학 제작)
- 데이터 클래스와, 프로그램 동작이 스크래치와 같은 블록 프로그램으로 나타나는 것을 볼 수 있다.
- 한 쪽 클래스에 속할 확률이 일정 이상이 되면, 원하는 동작을 하도록 지시
- teachable machine으로 생성된 머신러닝 모델을 실제로 사용 가능한 사이트 (코딩야학 제작)
7. 나도 이제 프로그래머
- 애플리케이션 : 어떤 기능을 부품으로 하여 만든 완제품 (응용한 것) = 프로그램
- 머신러닝 애플리케이션 = 머신 러닝이라는 부품으로 만든 소프트웨어
- 프로그램
- 과거 음악회에서 시간 순서에 따라 곡이 연주되는 것을 프로그램이라고 지칭
- 프로그램에는 시간, 순서의 의미가 포함 - 우리가 하는 일들은 시간 순서에 따라 발생
- 기계가 해야 할 일을, 기계가 알아 들을 수 있는 방식으로 작성하여, 복잡한 일을 순서대로 정확히 할 수 있게 한 것
- 프로그램을 만드는 사람 = 프로그래머
8. 모르면 마법, 알면 기술
- 소프트웨어는 기능이 늘 수록 기하급수적으로 복잡해진다.
- 하지만 조금만 더 배울 수 있다면, 프로그래밍으로 작게는 집안의 전등부터, 크게는 국가 행정까지도 다룰 수 있게 된다.
- case study : 사물인터넷(IOT)
-
전등, 자동차 등의 사물에 컴퓨터가 포함되어, 여러 기능을 손쉽게 제어할 수 있게 되었다.
-
여기에 인터넷까지 연결되어 있다면 원격으로 지구 반대편에서도 그 장치를 조정할 수 있다.
-
사물인터넷 + 머신러닝 : 장치에 연결된 센서를 이용하여 데이터의 의미를 '모델'이 판단하여, 스스로 동작을 판단하여 제어
-
사물인터넷 = 코딩 + 네트워크 + 전자공학 + 기계공학
-
ex. 레모네이드 장사
- 레모네이드 체인점을 운영한다고 가정할 때, 레모네이드가 얼마나 팔릴 지 예측하는 것이 매우 중요한 일
- 만약 온도와 판매량 사이에 일정한 관계가 있다고 할 때, 위와 같이 날짜별로 온도에 따라 판매량의 변화를 볼 수 있다.
- 내일의 온도를 알 수 있다면, 판매량이 어떻게 나올지를 에측 가능하다.
-
- 과거에는 과학자, 수학자들이 하던 일을, 기계가 자동으로 관계식을 수립해줄 수 있게 되었다.
- 머신 러닝으로 해결할 수 있을 것 같은 과제 찾기
- 문제의 환경과, 해결해야 할 불만족, 원하는 꿈을 찾아 정리해보기
- 이 때 스스로에게 절대 기술적 한계를 부여하지 말 것 - 우리의 기술은 SF작가들이 상상한 것을 기술자들이 구현한 것이 생각보다 많다
- 필요하다면 다른 사람의 계획을 한번 참고하여 보자. 혹은 내가 아이디어를 추가해 보자.
9. 교양의 끝
- 교양과 직업 - 두 갈림길에서 필요한 것은 현명함
- 머신 러닝을 교양으로 배운다면 : 수업은 여기까지!
- 0에 1억을 곱해도 0이듯, 아무것도 모른다면 아무리 많은 경험을 하더라도 지식이 될 수 없다 - 생활코딩이 여기까지 한 일은 0을 1로 만들어 주는 것
- 공부의 끝이 아닌, 삶의 경험을 통해서도 충분히 익힐 수 있는 것
- 나중에 머신러닝이 필요해진다면 : 머신러닝을 배운 동업자를 찾거나, 그 때 더 강력해져 있을 도구를 찾거나, 스스로 필요한 공부를 하거나
- 직업으로 머신러닝을 삼겠다면?
- 머신 러닝을 교양으로 배운다면 : 수업은 여기까지!
728x90