분류 전체보기18 베르누이 시행과 도박사의 오류 돈으로 행복을 살 수 있다면 동전을 던졌을 때 나올 수 있는 경우의 수는 몇 가지일까요? 두 가지예요. 이처럼 임의의 결과가 두 가지로 나오는 실험을 베르누이 시행(Bernoulli trial)이라고 해요. 물론 두 사건의 확률이 달라도 괜찮아요. 예를 들면, “주사위를 던졌을 때 6이 나왔는가?” 라는 질문이 있어요. 이때, 6이 나올 확률은 1/6이고, 나머지가 나올 확률은 5/6이 되겠죠. 이것도 베르누이 시행이에요. 그리고 베르누이 시행을 반복하는 것을 베르누이 과정(Bernolli process)이라고 해요. 단 각 실험의 확률은 매번 같아야 하고, 독립적으로 시행되어야 해요. 예를 들어볼게요. 빨간 공이 3개, 검은 공이 7개가 든 상자가 있어요. 빨간 공을 하나 뽑으면, 각 공이 2개, 7개.. 2023. 3. 30. 유클리드 호제법 세상을 보는 시선 300과 240의 최대공약수는 무엇일까요? 아마도 눈으로 대충 보고 60이라고 생각하셨을 거예요. 하지만 141592과 653589의 최대 공약수라면 어떨까요? 눈으로는 안 되겠죠? 계산하기도 힘들 거예요. 수가 너무 크거든요. 그렇다면 직접 약수를 구해서 계산하면 될까요? 그건 좀 힘들 것 같아요. 그래서 최대공약수를 구하는 새로운 방법을 소개할까 해요. 아마 많이들 들어봤을 ‘유클리드 호제법’이에요. 무슨 소리인지 이해하기 어려울 수도, 쉬울 수도 있어요. 예시를 한 번 들어볼게요. 300과 240의 최대공약수를 구한다고 하죠. 300 = 240x1 + 60으로 나타낼 수 있어요. 그럼 300과 240의 최대공약수는 240과 60의 최대공약수와 같아지는 거죠. 이를 한 번 더 해보면.. 2023. 3. 30. 머신 러닝의 학습 종류 수오지심(羞惡之心) 인공지능 기술의 원리에 대해서 알아볼게요. 딥러닝이나 머신러닝에 대해 들어보신 적 있나요? 요즘에는 심심찮게 들을 수 있는 말들이죠. 그렇다면 이 둘의 차이점은 무엇일까요? 둘은 많은 차이점을 가지고 있어요. 딥러닝은 “인간의 신경세포와 비슷한 인공신경망 방식을 deep하게 이용한 알고리즘의 집합”이에요. 반면 머신러닝은 ‘컴퓨터가 스스로 학습하는 기술’에 불과하죠. 딥러닝은 머신러닝의 하위 개념에 속해요. 머신러닝은 어떠한 원리로 이루어질까요? 머신러닝 기술은 ‘지도학습’과 ‘비지도학습’, 그리고 ‘강화학습’으로 나뉘어요. 먼저, 학습을 시작하려면 데이터들이 필요해요. 그다음 수많은 데이터를 기계가 이해할 수 있도록, 사람이 일일이 라벨링을 하죠. 지도 학습은 정답이 있는 데이터를 .. 2023. 3. 30. 튜링 테스트 인간다움이란 무엇인가 지금으로부터 70여년 전, 앨런 튜링이 사람들에게 물었어요. “기계는 생각할 수 있는가?” 흠, 정말 어려운 질문이군요. 이 질문에 대답하기 위해서는 먼저 ‘생각’에 대한 정의를 다시 내려야 할 것 같네요. 하지만 앨런 튜링은 그렇게 생각하지 않았어요. 만약 질문이 모호하다면, 그것과 밀접하게 관련이 있고, 상대적으로 명확하게 표현되는 새로운 질문으로 대체하자는 것이었죠. 튜링은 질문을 바꾸어 다시 물었어요. “기계는 (생각하는 실체로서의) 우리가 할 수 있는 것을 할 수 있는가?” 이 질문의 강점은 이전의 질문보다 신체적 능력과 지적 능력 사이에 뚜렷한 선을 긋는 것이라고 말했죠. 튜링은 이 질문에 대한 답을 하기 위해서 한 가지 테스트를 제안해요. 그 이름도 유명한 ‘튜링 테스트.. 2023. 3. 30. P-NP 문제 어려운 문제를 쉽게 풀 수는 없을까? 어려운 문제를 스스로 해결해 본 적이 있나요? 몇 시간이 걸리고, 길게는 며칠이 걸려서 한 문제를 해결하곤 하죠. 그때의 짜릿함과 성취감은 이루 말할 수 없어요. 마치 하늘을 날아갈 듯한 느낌이죠. 하지만 늘상 문제가 해결되지는 않는 법. 우리는 그럴 때 마다 이런 생각을 하곤 해요. “어려운 문제를 쉽게 풀 수는 없을까?” 비슷한 생각을 했던 수학자가 한 질문을 던졌어요. 쉽게 풀 수 있는 문제들을 모아 둔 P집합이 있어요. 그리고, 쉽게 검산할 수 있는 NP 집합이 있고요. 이때, P 집합과 NP 집합은 같을까요? 이 문제가 바로 P-NP 문제예요. 여기서 말하는 문제는 일반적인 문제가 아닌 ‘True/False’로 나타내는 결정문제만을 말해요. (※ 쉬운 이해를.. 2023. 3. 30. SI 접두어 vs 이진 접두어 천 리 길도 한 걸음부터 컴퓨터의 용량을 확인했는데 제품 설명보다 용량이 작아졌던 적이 있나요? 분명히 1 TB라고 해서 샀는데 정작 열어보니 931 GB라고 나오죠. 1024 GB가 나와야 정상인데 말이에요. 그 이유는 용량에 대한 표기 방식이 다르기 때문이에요. 윈도우에서는 용량을 2진법의 단위로 표현해요. 2^10, 즉 1024의 거듭제곱으로 점점 단위가 커지죠. 이러한 방식을 SI 접두어라고 불러요. 반면에 하드디스크를 포함한 보조기억장치의 제조사는 1000의 거듭제곱을 기준으로 단위를 사용하죠. 이것을 이진 접두어라고 부르죠. 1 KB = 1000 B (제조사 표기) 1 KB = 1024 B (윈도우 표기) 그래서 같은 용량임에도 다르게 보였던 거예요. 컴퓨터가 개발된 초창기에는 용량이 그렇게 .. 2023. 3. 30. 이전 1 2 3 다음
