설명충 등장 ㅎ .. 최대한 간단하게 인공신경망 딥러닝을 설명해드리겠습니다 ㅎ .. 우리는 두종류의 뉴런이 있습니다. a와 b. a종류의 뉴런은 4개 있습니다. 이걸 a1, a2, a3, a4라고 이름을 지어서 부르겠습니다. b종류의 뉴런은 3개 있습니다. 이걸 b1, b2, b3라고 부를께요. 여기서 a와 b를 연결해야하는데 .. 여러방식이 있겠죠 .. 이중에 .. 그냥 .. 가장 간단하게 "a는 b로만 연결된다."라고 설정합시다 .. 그럼 연결가지수는 .. a1에서 b1으로 연결되는경우, a1에서 b2로 연결되는 경우, a1에서 b3 .. a2에서 b1으로 .. a2에서 b2로 .. .. a3에서 b1으로 .. a3에서 b2로 .. .. 이렇게 되겠죠 .. 이걸 수학적으로 가장 쉽게 표현하면 .. W_ab로 표현할수 있죠 .. a1에서 b1으로 연결된거는 W_11 a2에서 b3로 연결된거는 W_23 .. 결국 a와 b 뉴런들의 연결강도 (우리 인간의 뇌세포간의 시냅스 연결강도)는 W_ab 라는 .. 행렬로 표현이 됩니다 .. 여기서는 4x3짜리 행렬 W_ab로 표현이 되죠 .. W_12 = 0으로 세팅을 하면 ..a1뉴런이랑 b2뉴런의 연결이 0 이라는 말이고 .. (두 뉴런의 시냅스가 끊어졌다) W_23 = 1로 세팅하하면 ..a2뉴런이랑 b3뉴런의 연결은 1이라는 말이죠 .. (두 뉴런의 시냅스가 연결되어있다) == 결국 딥러닝은 이 행렬 W_ab의 값을 계속 바꾸는겁니다.. 이 W_ab 값의 의미는 뉴런간의 연결 강도구요 .. 그래서 인풋 이미지를 a 뉴런에 집어넣고 .. b뉴런에서 .. 최종적으로 .. 고양이확률 얼마 .. 개 확률 얼마를 ... 최종 출력값으로.. 쏴주는데 .. 최종 출력값이 .. 개와 고양이를 잘 못 맞추면.. W_ab를 조금씩 바꿉니다.. .. .. 언제까지 바꾸냐면 .. 개와 고양이를 잘 맞출때까지.. 계속 바꾸죠 .. .. 이 과정을 "학습"이라고 하죠 .. 그리고 이 W_ab 값은 .. 당연히 .. 학습데이터 양이 많으면 많을 수록 ... 정교해지고 정확해지죠 .. == 이 W_ab의 개수 .. 4x3 = 12 .. 이게 .. 바로 딥러닝의 .. 파라미터 개수입니다.. 뉴런간의 시냅스 개수죠 .. 우리 인간의 뉴런도 이렇게 작동하죠.. 결국 뇌세포가 아니라 뇌세포간의 연결 패턴이 지능을 만들거든요 .. 인공지능에서 W_ab의 값이 지능이 되는것 처럼 .. 이런 신경망을 a 100개 b 100 개 c 100개 d 100개 ... 이런식으로 뉴런을 계속 연결하면 .. 최종 파라미터 수는 100x 100 x 100 x 100 .. 뉴런 400개만 있어도 1억개 파라미터를 얻을 수 있습니다 .. 파라미터 늘리는건 이렇게 쉬운데 .. 문제는 .. 저 1억개나 되는 파라미터 W_ab W_bc W_cd 등등을 계속 바꿔서 .. 최종값이 잘나오게 .. "학습"을 시켜야하는데 .. 그 방법이 어려웠고 .. 결국 "데이터 양"을 엄청나게 넣어주면 .. 결국은 W....의 파라미터가 .. 잘 학습이 된다는걸 알게 된거죠 .. ㅋㅋ 이만 설명충 퇴장합니다 .. ㅎ
파라미터가 많다는거는 지식이 많다는게 아니고 즉 책을 많이 읽었다는게 아니고.....지식을 담을 용량이 크다는거다.. 이 큰 용량에 어떤 정보를 담느냐 즉 아떻게 교육시키느냐에 따라 그 AI의 성능을 좌우한다..즉 용량 + 학습.. 아이는 용량이 작아 학습이 많아도 틀릴 확률이 높고 성인은 학습을 많이하지않으면 틀릴 확률이 높다..AI의 파라미터만 많다는거는 책을 읽지 않은 성인이고...학습된 AI는 책을 많이 읽은 성인.....
![인공지능 기술은 어떻게 시작되었을까? | 정인성 작가 #3 [도기책방]](http://i.ytimg.com/vi/B-KHUecUGRM/mqdefault.jpg)
![인공지능 기술은 어떻게 시작되었을까? | 정인성 작가 #3 [도기책방]](/img/tr.png)
![생성형 AI 시대를 살아가기 위한 관점과 대비 전략은? [안될과학X삼성SDS 1탄]](/img/1.gif)
각도기님의 질문이 예리하고 중간설명이 아주 유익하네요…
훌륭한 내용과 대담을 통해 많이 배웁니다. 두분께 감사드립니다. ^^
어렵지만 재밌어요 ㅎㅎ 각도기님 덕분에 세상을 배워가네요. 감사합니다
잘 보았습니다^^
감사합니다
👍👍👍
すばらしい 좋은 영상 감사합니다.
AI좋아요 오훗!
볼 영상이 많아서 이제 겨우 봤지만 감질맛이 나네요ㅎㅎto be continue 느낌이라 얼릉 나머지 편도 보고싶습니다ㅎㅎ
드디어 4편이다!!😂😂
항상 감사합니다!
설명충 등장 ㅎ .. 최대한 간단하게 인공신경망 딥러닝을 설명해드리겠습니다 ㅎ ..
우리는 두종류의 뉴런이 있습니다. a와 b.
a종류의 뉴런은 4개 있습니다. 이걸 a1, a2, a3, a4라고 이름을 지어서 부르겠습니다.
b종류의 뉴런은 3개 있습니다. 이걸 b1, b2, b3라고 부를께요.
여기서 a와 b를 연결해야하는데 .. 여러방식이 있겠죠 ..
이중에 .. 그냥 .. 가장 간단하게 "a는 b로만 연결된다."라고 설정합시다 ..
그럼 연결가지수는 ..
a1에서 b1으로 연결되는경우, a1에서 b2로 연결되는 경우, a1에서 b3 ..
a2에서 b1으로 .. a2에서 b2로 .. ..
a3에서 b1으로 .. a3에서 b2로 .. ..
이렇게 되겠죠 .. 이걸 수학적으로 가장 쉽게 표현하면 ..
W_ab로 표현할수 있죠 ..
a1에서 b1으로 연결된거는 W_11
a2에서 b3로 연결된거는 W_23 ..
결국 a와 b 뉴런들의 연결강도 (우리 인간의 뇌세포간의 시냅스 연결강도)는 W_ab 라는 .. 행렬로 표현이 됩니다 ..
여기서는 4x3짜리 행렬 W_ab로 표현이 되죠 ..
W_12 = 0으로 세팅을 하면 ..a1뉴런이랑 b2뉴런의 연결이 0 이라는 말이고 .. (두 뉴런의 시냅스가 끊어졌다)
W_23 = 1로 세팅하하면 ..a2뉴런이랑 b3뉴런의 연결은 1이라는 말이죠 .. (두 뉴런의 시냅스가 연결되어있다)
==
결국 딥러닝은 이 행렬 W_ab의 값을 계속 바꾸는겁니다.. 이 W_ab 값의 의미는 뉴런간의 연결 강도구요 ..
그래서 인풋 이미지를 a 뉴런에 집어넣고 .. b뉴런에서 .. 최종적으로 .. 고양이확률 얼마 .. 개 확률 얼마를 ... 최종 출력값으로.. 쏴주는데 ..
최종 출력값이 .. 개와 고양이를 잘 못 맞추면.. W_ab를 조금씩 바꿉니다.. .. .. 언제까지 바꾸냐면 .. 개와 고양이를 잘 맞출때까지.. 계속 바꾸죠 .. ..
이 과정을 "학습"이라고 하죠 .. 그리고 이 W_ab 값은 .. 당연히 .. 학습데이터 양이 많으면 많을 수록 ... 정교해지고 정확해지죠 ..
==
이 W_ab의 개수 .. 4x3 = 12 .. 이게 .. 바로 딥러닝의 .. 파라미터 개수입니다.. 뉴런간의 시냅스 개수죠 .. 우리 인간의 뉴런도 이렇게 작동하죠.. 결국 뇌세포가 아니라 뇌세포간의 연결 패턴이 지능을 만들거든요 .. 인공지능에서 W_ab의 값이 지능이 되는것 처럼 ..
이런 신경망을 a 100개 b 100 개 c 100개 d 100개 ... 이런식으로 뉴런을 계속 연결하면 .. 최종 파라미터 수는 100x 100 x 100 x 100 .. 뉴런 400개만 있어도 1억개 파라미터를 얻을 수 있습니다 ..
파라미터 늘리는건 이렇게 쉬운데 .. 문제는 .. 저 1억개나 되는 파라미터 W_ab W_bc W_cd 등등을 계속 바꿔서 .. 최종값이 잘나오게 .. "학습"을 시켜야하는데 .. 그 방법이 어려웠고 .. 결국 "데이터 양"을 엄청나게 넣어주면 .. 결국은 W....의 파라미터가 .. 잘 학습이 된다는걸 알게 된거죠 ..
ㅋㅋ
이만 설명충 퇴장합니다 .. ㅎ
유튜버 역사상 최고의 댓글입니다❤
어렵게 찾아서 보게되었어요. 챗gpt 한테 물어볼것을... 감사합니다
책도 사봤지만, 저자가 나와서 설명해주니 너무 좋네요 각도기님은 웬만한 작가들보다 더 많이 아시고 표현도 잘하시는 거 같아요 ㅎㅎㅎㅎ
어렵다 😊😊😊
영상을 기다리며 현기증 나서 죽는 줄 알았습니다.
파라미터가 많다는거는 지식이 많다는게 아니고 즉 책을 많이 읽었다는게 아니고.....지식을 담을 용량이 크다는거다.. 이 큰 용량에 어떤 정보를 담느냐 즉 아떻게 교육시키느냐에 따라 그 AI의 성능을 좌우한다..즉 용량 + 학습..
아이는 용량이 작아 학습이 많아도 틀릴 확률이 높고 성인은 학습을 많이하지않으면 틀릴 확률이 높다..AI의 파라미터만 많다는거는 책을 읽지 않은 성인이고...학습된 AI는 책을 많이 읽은 성인.....
각도기님 입 다무세요. 배가 산으로 갑니다
사회자가 이해력이 상당히 딸리네. 케파라는데 자꾸 아이큐로 알아 듣고. 모르면서 끼어들고. 아느척하고. 지는 이해했단다 ㅎㅎㅎ 파라미터도 이해 못하면서