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[ Essay - Technology, Essay - Intuition ] Chat GTP시대의 도래와 생각하는 방식에 대해

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올해도 드디어 끝이 보이는 듯 싶다. 최근에 회사의 망년회를 끝내고 이래저래 회식이 늘어나는 듯 하다. 지금 시점에서는 개인적인 스케쥴도 마무리 되었기 때문에 이제는 여유롭게 연말을 즐기며 올해를 마무리 하려고 한다. 비교적 최근에 이사한 곳 근처의 스타벅스가 대학 병원 안에 있고 근처에 공원이 있어서 그런지 개를 대리고 산책하는 노인이나  아이를 동반한 가족이 눈에 띄게 보인다. 꽤나 좋은 곳으로 이사한듯 하다. 개인적으로는 올해 드디어 미루고 미루었던 이직을 하였고  그 이후에 비약적인 성장을 이루었으니  분명 안좋은 일도 있었지만 만족할 수 있는 해를 보내지 않았나 싶다. 내가 도달하려고 하는 곳으로 가려면 아직 갈길이 멀지만  궤도에 오른 것만으로도 큰 성과라면 큰 성과 일 것 이다. 어쨋든 이직하고 많은 일들을 맡게 되었는데 그 과정에서 나는 의도적으로 Chat GTP를 활용하고자 하였고 몇 가지 직감을 얻게 되었는데  이 중 한 가지를 글로 작성하려고 한다. 따라서 올해의 마무리 글은 Chat GTP에 대한 이야기로 마무리 하려고 한다. 서론 불과 약 10년전 IT업계는 원하던 원치 않던간에  한번의 큰 패러다임의 변화를 맞이해야만 했다 바로 아이폰의 등장에 따른 스마트폰의 시대의 도래와  이에 따른 IT업계의 패러다임 변화가 그것이다. 내 기억으로는 아주 격변의 시대였던 걸로 기억하는데 왜냐하면 게임은 물론이고 웹과 백신을 비롯한 모든 솔루션의 변화가 이루어졌다. 이 뿐만 아니라 가볍고 한손의 들어오는 이 디바이스는  그 당시에는 조금 비싸다는 인식이 있었지만  감추려고 해도 감출 수 없는 뛰어난 유용성으로 회의론을 금세 종식시켰고 이에 대한 결과로 어린아이 부터 노인 까지 작은 컴퓨터를 가지게 되었고 이는 당연하게도 IT업계의 전체적인 호황을 가져다주었다.  그리고 질서는 다시 한번 재정렬되었다. 이러한 패러다임의 변화의 증거로 언어 또한 변하게 되었는데...

[ Toy Project - Machine Learning, IT, Neural Network] Active Function 그리고 Cost Function과 Loss Function에 대해

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앞선 글에서 나는 뉴런 네트워크를 설계하고,  프로세스를 정했다. 하지만, 곧 문제에 직면했는데, 내가 코세라에서 배운 이론들은 꽤 예전에 이론들이며 시간이 된다면 완수하고 싶지만 나는 그 강의를 아직 완수하지 않았기 때문에 현재 Python에서 사용하고 있는 라이브러리 들은  내가 알던 것들과는 조금 다른 용어들을 사용하고 있었으며, 그에 따른 수식들 또한 달랐다. 물론 이에 대해 다시 강의로 되돌아가  이에 대해 배우는 것이 어쩌면 빠를 수 도 있지만, 나는 먼저 강의를 다 듣는 것 보다는  하나의 토이 프로젝트를 해보는 것이 더 이득이라 판단 했다. 왜냐하면 나는 기본을 바닥에 올려놔야할 때는  바텀 업을 선호하지만, 어느 정도 기본이 쌓였다면  탑 다운 방식을 선호하기 때문이다. 따라서 프로젝트를 진행하기 앞서서  내가 배웠던 것들과 실제 라이브러리에서 사용하는  수식들이 어떻게 다른지 그러니깐 어떻게 발전했는지에 대한 비교가 필요하다고 판단했다. 이에 대한 첫 장으로 먼저  Cost Function과 Active Function에 대한 이야기를 해보려한다. Active Function? Cost Function? Loss Fuction? NN관련에 대해 검색하다보면 익히 나타나는 용어는 Cost Function, Active Function,  Loss Function이 3가지 용어가 자주 보이는 듯 하다. 여기서 Cost Function에 대해서는 학습을 했었고, 과거 포스팅에도 개재한 바 있다. 과거 포스팅에서 Cost Function에 대해  내가 정의 내린 것은 아래와 같다. ( https://nitro04.blogspot.com/2020/01/machine-learning-by-andrew-ng_10.html ) 데이터들의 집합인 가설 함수(Hypothesis Function)와  해당 데이터들의 값과 가장 오차가 작은  즉, 최...