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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...

[ Neural Network, Python, Loss Function, Back Propagation ] Python에서 뉴럴 네트워크는 어떻게 표현되는가? : 손실 함수와 역전파에 대해

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다음으로 손실 함수와  역전파 알고리즘에 대해 이야기를 나누어보자. 이전 포스트에서 이야기한바와 같이  손실 함수는 비용 함수는 사실상 같은 의미로 사용되어지고 있다. 나는 처음에 비용 함수를 선호했으나, 한국어에서는 손실 함수 쪽이 좀 더 의미가 정확하게 전달되기 때문에  이 후 비용 함수를 손실 함수 쪽으로 부르기로 하겠다. 이런 예측한 순전파에 대한 오류률을 나타내는  손실 함수 그리고 역전파까지 구현까지 가능하다면, 이제 기본적인 뉴런 네트워크 아키텍처를 구축했다고 볼 수 있을 것이다. 순(방향)전파를 진행해 예측 값을 얻어내고  손실 함수와 역전파를 이용해 오류률이 최소화된  값으로 각 노드를 최적화 해준다면  더 높은 정확도를 가지게 될 것이며 이로서 정말로 우리가 알고 싶은 판단을  머신 러닝이라는 의미대로 0과 1로 이루어진 기계가 내려주게 될 것이다. 이런 과정을 통해 최종적으로는  이 사진이 고양이인지 사람인지 등의 판단이 가능해지는 것 이다. 다만, 여기서 이야기하고 다루고자하는 내용은  자세한 수학적인 내용까지는 하지 않고, 이 솔루션이 왜 필요하게 되었는지를 중심으로 이야기할 것 이다. 수학적인 내용 과거 나의  Machine Learning by Andrew Ng 라벨을  의 포스트들을 참고하거나 나의 포스트 보다 훌륭한  다른 사람들이 작성한 포스트를 참고하기를 바란다.   그렇다면 이제 본격적으로 이야기를 시작해보자. 순전파를 통해 예측값을 구했지만.. 앞서 우리는 입력 데이터로 예측 값을 구하고,  여기에 활성화 함수까지 더해  순전파를 통해 최적화된 값을 구할 수 있었다. 하지만,  이 값이 정말로 잘 계산된 값이라고 할 수 있을까? 이를 검증하지 않는다면, 그리고 이 검증 값을 기반으로 개선이 이루어지지 않는다면 이 뉴런 네트워크라는 것은 결국  신뢰성이 떨어질...

[ Neural Network, Python, Active Function ] Python에서 뉴럴 네트워크는 어떻게 표현되는가? : 활성화 함수 구현

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뉴런 네트워크가 다른 기술들과 다르게 훌륭한 점은 매우 수학적으로 잘 정의되어 있기 때문에  명쾌하고 명확하다는 점이다. 물론 이런 기술을 읽기 위해 다소 수학적 지식이 필요하고  뿐만 아니라 이를 이해할 수 있어야만 하지만 말이다. 그렇기 때문에 어쩌면 개발자가 배우기 까다로운 기술일지도 모른다는 생각을 한다. 어쨋든 앞서 순 방향 전파 중 하나를 구현해봤다 이것만으로는 완성된 순방향 전파라고는  하기 힘들다. 이제 활성화 함수 구현에 대한 이야기를 해보자 활성화 함수에 대해 활성화 함수란 계산한 해당 노드를 훈련 데이터로서 사용할 것인지 아닌지에 대한 판단을 해주는 함수이다. 인간으로 비유하자면, 중요한 정보와 덜 중요한 정보를 판단하는 해주는  장치라고 생각하면 편할지도 모른다. 다만, 활성화 함수에 대한 자세한 이야기는  이전에 포스팅했기 때문에 해당 포스트를 참고하기 바란다. ( https://nitro04.blogspot.com/2021/07/toy-project-machine-learning-it-neural.html ) 활성화 함수의 구현 서론에서도 이야기 했듯이  뉴런 네트워크는 다른 기술들과 다르게  수학적으로 잘 정의된 기술이기 때문에 코드가 굉장히 짧다. 이를 잘 나타내주는 것이  바로 활성화 함수라고 나는 생각하고 있다. 놀라울 정도로 간단하기 때문이다. 몇 가지 활성화 함수들을 구현해 보자. ① Sigmoid  가장 간단한 시그모이드 부터 구현해보자. 1 2 3 class  Active_Function:      def  sigmoid( self , inputs):          self .sig_output  =  ( 1 / ( 1   +  np.exp( - inputs))) cs 코드는...