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지금까지 선형 분류기를 통해 머신러닝의 기초를 짚어보았다. 또, 일부 특수한 비선형 문제를 해결하기 위해 사용되는 커널 트릭을 아주 간단히 다루었으며 신경망 기초 이론을 이야기하면서 2층 신경망을 직접 구현해서 대부분의 비선형 문제를 해결할 수 있다는 것을 보였다.
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이전 글에서는 분류 문제를 해결하기 위해 간단한 선형 분류기를 만드는 데에 필요한 요소들을 다루었다. 이제 우리는 분류기(모형)를 학습시키기 위해서는 판별함수 $s$, 정규화 손실항이 포함된 손실함수 $L$가 필요함을 알고 있다. 또한 학습 과정에서 최적화 과정(SGD 등)을 통해 손실이 작아지는 방향으로 가중치 $W$와 편향 $b$의 값을 반복적으로 업데이트할 수 있다.
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인공지능이 알파고의 형태로 대중에 모습을 드러내 굉장한 충격을 가져다 준 이후, 인공지능에 대한 관심은 그야말로 폭발했다. 조류 인플루엔자, 어도비 일러스트레이터의 약자로 더 자주 쓰였던 AI는 대부분의 경우 인공지능을 뜻하게 되었다.
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해를 거듭하면서 스마트폰 성능이 눈에 띄게 향상되고 있다. 특히나 아이폰에 탑재되는 A-시리즈 APU의 성능은 작년부터 PC를 위협해오더니 급기야 13인치 맥북 프로를 벤치마크 상에서 앞지르기에 이르렀다. 일정 가격 이상의 대부분의 스마트폰 성능이 상향 평준화 되어버린 지금, Kantar가 2014년 수행한 북미 시장에서의 설문조사를 보면 스마트폰 구매 선택은 성능 외적인 부분에서 주로 결정되는 것으로 보인다.
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대선까지 얼마 남지 않은 지금이다. 근 몇 년간 이보다 많은 사람들이 적극적으로 관심을 가진 선거가 과연 있었을까 싶다. 이 때문인지 타 후보에 대한 비방, 지지층간의 갈등과 모함 역시 이전 선거와는 궤를 달리할 정도로 적극적(?)이어 보인다. 특히나 서로 다른 후보의 지지층이 서로를 비난하는 모습은 그 정도가 지나치기도 하여 국론 분열에 대한 우려까지 자아내기도 한다.
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