머신러닝

수학도가 인공지능 연구에 기여하는 방법

들어가며 21세기 초는 바야흐로 인공지능Artificial Intelligence 시대라 부를 수 있다. 전산학이나 전자공학뿐만 아니...

최적화와 기계학습

2016년 3월 서울에서, 바둑 기보를 딥러닝Deep Learning 기술로 공부한 딥마인드 Deepmind의 알파고AlphaGo가 이세돌 9...

머신러닝과 정보이론: 작동원리의 이해

정보량을 수치화 할 수 있을까? 1948년 벨 연구소의 클로드 섀넌Claude Shannon은 “A mathematical theory of communica...

통계학 이야기

들어가며 세상이 복잡해질수록 불확실성은 높아지는데 이러한 불확실성 가운데에서도 올바른 판단을 하기 위해서는 확률...

볼츠만 머신: 생성모형의 원리

기억Memory은 어떻게 형성되는 것일까? 우리의 뇌는 어떻게 경험을 기록하고, 어떻게 저장된 기억을 꺼낼까? 이 질문은 ...

퍼셉트론: 인공지능의 시작

우리 뇌는 어떻게 학습할까? 뇌의 연결망을 훔쳐본 과학자는 이 궁금증을 풀었을까? 인간의 뇌에는 밤하늘의 은하를 이...

인공지능은 인간을 차별하는가?

2017년, MIT 대학교에서 출판하는 테크놀로지 리뷰Technology Review는 구글의 인공지능AI 연구 책임자 존 지아난드리아...

데이터의 정보기하학: 통계학적인 학습

주어진 데이터를 설명하는 최소한의 모형은 어떤 모습일까? 앞선 세 번의 연재에서는 그래프 기반의 신경망 모형을 소개...

포스트휴먼과 포스트 트루스: 탈진실 현상은 왜 문제일까

인터넷과 인공지능 등 정보기술의 발달 덕분에 오늘날 인류는 방대한 정보를 자유롭게 활용한다. 유사 이래 가장 오랜 ...

정보기하학과 머신러닝 [1]: 확률모형 사이의 거리

머신러닝의 모형은 크게 분류모형과 생성모형으로 구별된다. 이들은 확률을 써서 일반적으로 표현할 수 있다. 분류모형...

양자컴퓨터와 양자머신러닝

서론 양자정보과학의 대표적인 응용 분야는 크게 세가지, 센싱, 통신, 컴퓨팅으로 분류할 수 있는데, 이 세 가지 모두 ‘...

정보기하학과 머신러닝 [2]: 충분통계량과 f-거리

지난 글(클릭 시 1편으로 연결)에서 우리는 확률모형 사이의 거리를 어떻게 정의할지 생각해 보았다. 특히 쿨백-라이블...