일공이의 IT노트

우리는 주사위 굴리기, 동전 던지기, 카드 게임 등을 통해 확률 개념을 많이 접한다. 주사위 굴리기와 같은 무작위 사건 사례에서 각 사건의 발생 확률은 1/6로 모두 같다. 이를 수식으로 표현하면, 위와 같이 나타낼 수 있고, 이를 풀어쓰면 "주사위를 굴려 1이 나올 확률은 6분의 1이다."이다. 파이썬에서 NumPy를 이용하여 동일한 가중치를 가진 무작위 사건을 생성하는 방법은 다음과 같다. np.random.randint(1,7) radint는 파이썬의 인덱싱 방식처럼 시작점을 포함하고 마지막 지점을 제외한다. 그래서 1부터 6까지 값을 얻으려면 1에서 시작해서 7로 끝나야 한다. 수학적 용어로는 반개 구간(half-open interval)이라고 한다. 주사위를 10번 굴렸을 때의 각 사건에 대한 ..

머신 러닝의 탄생 1950년대에 IBM에서 일하던 아서 사무엘(Arthur Samuel)이 컴퓨터에게 체스를 두는 일을 시키는 대신에 체스를 두는 방법을 학습하도록 했다는 이야기가 있다. 체스를 두는 방법을 학습하는, 즉 어떤 작업에 필요한 스킬을 학습하는 작업을 '메타(meta) 작업'이라고 하는데 이는 머신 러닝 시스템의 기초가 되는 개념이다. 컴퓨터는 시키는 일을 하고, 우리는 컴퓨터에 능력을 개발하라고 명령할 수 있다. 그러므로 컴퓨터는 학습할 수 있다는 것이다. 계산 학습 시스템(computational learning systems)에는 수많은 종류가 있는데, 이러한 종류를 다루는 학문 분야를 머신 러닝(machine learning)이라고 한다. 예를 들어, 한 번도 보지 못한 미지의 동물 ..