(동영상 소개)
기계학습에서 딥러닝까지 개념을 스토리텔링 형태로 설명해주는 영상입니다. 

(동영상 목차) 

1. 연애에서 결혼까지(기계학습에서 딥러닝까지)

2. Machine Learning?

3. Deep Learning?

(동영상 속으로) 

1. 연애에서 결혼까지(기계학습에서 딥러닝까지) - 16분 28초

가상의 인물의 결혼과정을 통해서 기계학습에서 딥러닝까지 설명하려 한다. 소개팅에서 첫 만남때 남자는 신이 나서 설명하고 준비한 것을 보여주지만 여성은 시큰 둥하다. 그러나 남성은 여성을 만난 경험이 별로 없어서 그런지 여성분이 시큰둥한 이유를 잘 모른다. 아래 그림에서 보듯이 장소와 외적인 차림이 문제인데 남자는 전혀 모르고 있다.

 
어떻게 하면 이것을 알 수 있을까 고민한다. 이런 문제를 어떻게 해결할 수 있을가 하다 컴퓨터 프로그램을 생각한다. 그래서 코딩을 해보기로 한다. 본인은 맘에 든 장소이지만 여성은 문제라고 생각하니까 장소를 어떻게 잘 고를까? 인터넷으로 조사를 한다. 투표를 기반으로 메뉴를 선정하는 것으로 전략을 짠다. 

스테이크라는 메뉴가 선택이 되어서 처음 만남에서 스테이크 집에 가서 이야기 할때는 여자가 굉장히 좋아했다. 그런데, 이 알고리즘의 문제는 동일한 곳만 간다는 것이다. 여자는 동일한 장소만 가니 만남이 끝나게 된다. 뭐가 문제일까 또 고민한다. 

좀 다른 곳을 알 수 있는 가게 알고리즘을 아래와 같이 수정한다. 분위기가 좋은 집을 조사하여 순차적으로 최고 점수를 받은 가게부터 방문한다. 

음식점을 고르는데는 이제 문제가 없어졌는데, 이제는 자금이 부족하다. 분위기 좋고 맛있는 음식점은 다 비싸기 때문이다. 이제는 돈이 없어서 여자를 만날 수가 없게 되었다. 다시 알고리즘을 고치게 되는데 가격과 선호도에 대한 데이터를 조사해서 정해진 예산안에서 메뉴를 랜덤하게 선택하는 전략을 취한다. 

 정말 마음에 드는 이성을 맞나게 된다. 계속 만남을 유지하다가 기념일에 어떤 선물을 줄까 고민을 하다가 가장 좋은 아이템을 선물하기로 생각해서 선물을 주었는데 여성이 맘에 들어 하지 않는다.  이유는 피규어, 키보드 등 남자가 좋아하는 선물을 주어서 그런 것이다. 여성의 취향이 아닌 것이다. 

남자는 다시한번 고민을 시작해서 아름이가 좋아하는 선물을 찾아내려고 한다. 다시 인터넷에 좋아하는 선물에 대한 데이터를 조사한다. 나이, 취미, 직업에 따라 좋아하는 선물을 조사하고 여자친구와 나이, 취미, 직업이 가장 유사한 사람의 선물을 선택한다. 아름이가 너무 좋아하였다. 

그런데 어느날 부터인가 아름이라는 친구가 전화도 받지 않는 것이다. 아름이의 집 앞에서 기다려서 이야기 해보니, 아름이가 이야기 한다. "오빠는 왜 내가 화났는지 몰라" 라는 이야기를 한다. 이런 반응이 여러번 반복된다. 따라서, 이를 해결할 수 있는 알고리즘을 만든다. 전략은 여친의 화난 상황과 이유에 대한 데이터를 수집하고 상황을 입력하면 그 이유가 나온다. 복잡하지만 패턴이 있다는 것이 나오게 되었다. 아름이가 왜 화가 났는지 알 수 있게 되었다. 

이제 내가 이여자와 결혼을 하겠다고 생각하고 분위기 좋은 레스토랑에서 꽃과 함께 아름이에게 프로포즈 한다. 아름이도 결혼 승낙을 했다. 간단한 모임에서 상견례를 하면 좋겠다고 생각을 했는데 아름이는 정말 대가족의 식구였다. 

그래서 고민을 하게 된다. 한두명이야 알고리즘을 통해서 해결할 수 있겠는데, 너무 많은 사람은 안될 것 같다. 인터넷을 찾아보니 딥러닝이라는 것이 있는데 이를 통해서 해결 할 수 있을 것 같다. 다음과 같이 문제를 해결한다. 딥러닝은 데이터 양이 방대하고 데이터를 계층적으로 표현한다는 것이다. 질문에 대해서 사람들이 선호하는 답변을 수집하게 된다. 최대한 데이터를 확보하고, 아름이네 가족 데이터까지 학습해서 레이어를 구성하고 부모님이 하는 질문에 대한 답변, 삼촌/이모 등의 질문까지 완벽히 답변한다. 아름이는 이 남자와 결혼하면 평생 행복하겠다고 생각한다. 

 그런데 문제는 남자는 프로그램이 시키는대로 한 것이기 때문에 실제로는 아래와 같은 모습이 연출된다. 

2. Machine Learning? - 18분 25초

기계학습이란 "보다 나은 선택을 위해서 과거의 경험을 참고"하는 것이다. 사람과 비슷하게 생각하는 기계를 만드는 것이고 알고리즘을 수식과 코드로 구현한 것이다. 경험(데이터)를 통해 로봇이 진화하게 만들 수 있다. 몇몇 분야에서 사람보다 뛰어난 인지능력을 보여주고 있다. 그런데, 이런분야에서 두각을 나타내는 분야가 있는데 이 분야가 바로 Deep Learning이다.

3. Deep Learning? - 25분 54초

딥러닝이란 "데이터를 통해 문제를 계층적으로 추상화하는 방법이다." 딥러닝 방법은 영상처리 부분으로 설명하겠다. 얼굴을 분류하는 문제가 있으면 이미지가 데이터가 될 것이다. 이미지는 픽셀로 구성될 것이고 픽셀에서 에짓를 추출할 수 있고 에짓은 오브젝트로 구분 될 수 있다. 이런 부분들이 모여서 얼굴이 될 것이다. 딥러닝이 나오고 모든게 바뀌었다. 레이어와 데이터를 사람이 넣어주면 딥러닝이 오브젝트에 맞게 선택하여 준다. 다양한 분야에서 딥러닝을 사용할 수 있다. 몇가지 예로 딥러닝을 통해서 이미지를 설명하는 글을 기계가 자동적으로 생성하는 것이다. 기계가 사진의 의미를 이해하는 것이다. 자동차가 보다 빠르게 학습할 수 있는 방법을 기계가 분석해 주는 것도 있다. 몇가지 예제이며, 딥러닝 기법이 활용되고 있다. 

(관련지식)

딥러닝과 머신러닝의 차이점은?
https://brunch.co.kr/@itschloe1/8

(관련 동영상)

기계학습(Machine learning) 입문하기 강의

https://www.youtube.com/watch?v=j3za7nv7RfI 

딥러닝의 기본 개념: 시작과 XOR 문제
https://www.youtube.com/watch?v=n7DNueHGkqE

 
[딥러닝] 1. Introduction
https://www.youtube.com/watch?v=E6Dqu4THRu8