많은 청년캣들이 수학과 프로그래밍 실력을 쌓았고, 모든 공정은 고도화 되었습니다. 특히 인공지능에 발전이 두드려져 어떤 국가보다 높은 인공지능 관련 솔루션이 나오기 시작했습니다.
"이제 때가 되었다냥! 모든 상점을 무인화하고, 여러분은 여러분이 원하는 부서에서, 여러분이 하고 싶은 일을 하며, 좀 더 많은 시간을 가족과 보내라냥!"
대리인 No.1은 이제 자신이 해야 할 일은 사업을 발전시키는 것이 아니라 내적인 체력을 다지고, 교육에 힘쓰는 것이라는 결론에 다다르게 됩니다.
TensorFlow, Numpy에 대해 처음 사용해보시는 분은 다음 챕터에서 다룰 내용이 어떤 내용인지 가늠하시기 힘드실 것이라 생각이 됩니다. 책에서는 인공지능, TensorFlow는 상세 설명을 아래 블로그로 설명을 갈음합니다. 또한 Numpy는 미리 찍어둔 영상이 있으니 아래 Tutorial 영상을 참고해주세요. 영상강의는 데이터분석과 인공지능에 대한 간단한 이론 정리 강의가 들어가 있습니다.
간단하게 말씀드리면, 여기서 설명하는 머신러닝, 딥러닝은 여러분이 예측하고 싶은 것을 예측하게 하는 라이브러리에요.
예를 들어, 어린아이에게 자동차를 가리키며 "저건 자동차야"라고 학습을 시키면, 단번에 아이가 그 다음부터 "자동차"라는 것을 알지 못하잖아요? 반복해서, 자동차의 여러 모습을 보여주며 자동차인 것을 알려줘야 그 다음부터 아이는 자동차를 보고 "자동차!"라고 말 할 수 있죠.
마찬가지로, 컴퓨터에게 학습을(머신러닝) 시키는 것입니다. 수백장, 수천장에 사진을 학습하게 되면, 그 다음부터는 기계가 "현대자동차!"라고 말 할 수 있는 것이죠. 학습한 결과물을 Model이라고 합니다.
또, 컴퓨터에게 바둑기보를 보여주며 어떻게 이길 수 있는지를 알려주면 이세돌 9단도 이길 수 있는 컴퓨터가 된답니다. 의학 Vision쪽에도 많이 응용되죠. 암 사진을 수십만장 가져다 놓고 학습을 시키면 기계는 "폐암!"이라고 말할 수 있습니다.
자, 상세한 내용은 아래 블로그를 참고해주세요. 우리는 학습된 데이터를 가져오기 때문에 상세히 공부하시지 않으셔도 결과물을 만드는 것에는 지장이 없습니다.
자동차를 운전해보고 싶은 사람이 자동차를 뜯어볼 필요는 없으니까요. 우리는 이미 만들어진 결과물을 "활용"합니다.