Definition 마르코프 의사결정과정(Markov Decision Process. 이하 MDP)는 꽤 오랜 역사를 가지고 있지만, 실제적으로 인공지능 연구에 활용되기 시작한 것은 1990년대가 조금 지나서라고 합니다. 특히 의사결정과 그 보상에 대한 모델을 제시해 준다는 점에서 강화학습 (Reinforcement Learning)에 활용되고 있습니다. 강화학습은 컴퓨터가 환경과 상호작용하면서 받는 보상을 통해 더 나은 결정을 내릴 수 있도록 도와주는 모델입니다. 어떤 문제를 컴퓨터가 해결하기 위해서는 그 문제가 수학적으로 정의되어 있어야 하는데 MDP가 이 의사 결정 모델의 틀을 제공하여 수학적으로, 다시 말해서 코드화 할 수 있도록 도와줍니다. 보상은 컴퓨터(Agent)가 환경과 상호작용 하는 과정..

Definition 마르코프 체인(Markov Chain)은 마르코프 성질(Markov Property)을 지닌 확률 과정을 의미합니다. 여기서 두가지 정의하 등장하게 됩니다. '마르코프 성질(Markov Property)', '이산 확률 과정(Discrete-time Stochastic Process). 마르코프 성질이라는 것은 현재의 상태가 오로지 바로 이전의 상태에만 영향을 받는 것을 의미합니다. 다시 말해, 이전의 상태가 바로 지금 현재의 상황을 결정하는 것이라고도 할 수 있는 것입니다. 확률 과정이라는 것은 '확률 분포를 가진 임의의 변수가 일정 시간 간격으로 값을 발생시키는 것'을 수학적으로 모델링하는 데에 사용되는 개념입니다. 예를 들어 주사위를 여러번 던지는 시행이 있다고 할 때, 주사위를..

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위 포스팅은 위키피디아, 일반통계학 서적 등을 참고하여 정리한 글임을 서두에 밝힙니다. 머신러닝, 딥러닝 모델은 기존의 알고리즘과는 다르게 본질적으로 불확실한 요소들을 가지고 있습니다. 주어진 입력값을 통해 결과를 잘 '예측' 하는 것이 딥러닝 모델의 주 목표이기 때문에, 딥러닝 모델이 취하는 관점은 '확률과 통계'에 기반하게 됩니다. 이번 포스팅에서는 딥러닝 모델과 확률의 관계에 관한 몇 가지 인사이트를 살펴보도록 하겠습니다. Probability Conceps for Deep Learning 딥러닝 모델을 설계하다 보면, 딥러닝 모델 자체에 내재한 불확실성과 딥러닝 모델이 다루는 일상생활의 데이터에 대한 불확실성, 그리고 모델링 하려는 대상의 속성 자체에 내재된 여러 불확실성을 발견할 수 있습니다. ..

본 포스팅은 cs231n의 강좌를 정리한 글임을 서두에 밝힙니다. 캡쳐된 일부 강의 자료들은 CS231n에서 제공하는 PPT 슬라이드를 참조하였습니다. Definition GAN은 'Generative Adversarial Network' 의 줄임말로, 궁극적으로 실제 이미지와 유사한 가짜 이미지를 생성해 내기 위해 제안된 네트워크 모델입니다. 이 모델은 Ian Goodfellow가 2014년에 논문에서 제시한 모델로, 딥러닝 분야에서 최근 10년간 가장 혁신적인 아이디어로 평가받고 있습니다. "Generative" 라는 용어에서 확인하실 수 있듯이, GAN은 '생성 모델'입니다. 생성모델이란, 그럴듯한 가짜 이미지를 생성해 내는 모델이라는 의미로, 실제로는 존재하지 않으나 그럴듯해 보이는 사람 얼굴 이..

Image Style Transfer Using Convolutional Neural Networks, Gatys et al. 논문을 참조하여 정리한 글임을 서두에 밝힙니다. Style Transfer Abstract 신경망을 이용한 스타일 전이(Neural Style Transfer)는 2015년 이 논문('Image Style Transfer Using Convolutional Neural Networks')에 소개된 방법으로, 원본 이미지 (natural image)에서 Style과 Content를 분리해내고 이들을 재조합하여 새로운 이미지를 만들어내는 것에 대한 아이디어를 소개하고 있습니다. 위 사진에서 확인할 수 있는 것처럼 하나의 이미지(호숫가와 집이 있는 그림)에서 Content를 추출하고 ..