인공지능이란 무엇인가?

인공지능이란 무엇인가?먼저 필요한 라이브러리를 불러옵니다. tidyverse, MASS, plotly를 사용해 3차원 플롯을 그립니다.library(tidyverse) # 언제나처럼 library(MASS) # 다변량 분포에서 샘플링 library(plotly) # 3D 플롯용과거 두 개의 여름 동안 저는 심리학 학생들에게 통계 및 연구방법 강의를 했습니다. 일반적으로 이 학생들은 이 분야가 조금 무섭다고 느끼며, 여름 동안 저는 그들에게 통계의 아름다움과 ‘멋짐’을 가르쳐서 두려움을 극복하고 흥미를 유발하려 노력했습니다. 그들이 좋아했던 한 아이디어는 “선형 회귀를 이해한다면 ChatGPT도 이해할 수 있다”는 것이었습니다. 이는 단순화된 표현이지만, 실제로는 거짓이 아니라고 설득해 보였습니다. 간단한 선형 모델링이 함수에 가장 적합한 두 개의 파라미터(기울기와 절편)를 찾는 것이라면, 인공지능은 함수에 가장 적합한 수백만에서 수십억 개의 파라미터를 찾는 것이라고 할 수 있습니다.이 글에서는 현대 AI에서 가장 기본적이며 중요한 개념 중 하나인 경사 하강법(Gradient Descent)을 가능한 한 간단한 용어와 R 코드를 통해 설명하겠습니다.함수란 무엇인가?전혀 흥미로운 내용은 아닙니다.set.seed(14) nice_colors %>% mutate(y_pred = beta0 + beta1 * x) %>% mutate(loss = (y - y_pred) ^ 2) %>% group_by(id) %>% reframe(beta0 = beta0, beta1 = beta1, mse = mean(loss)) %>% distinct()다음은 3D 플롯으로, 베타값과 평균제곱오차(MSE)를 시각화합니다.plot_ly(df, x = ~beta0, y = ~beta1, z = ~mse, type = "scatter3d", mode = "markers")최소 손실을 가져온 파라미터 집합은 다음과 같습니다.df[df$mse == min(df$mse), ] # id beta0 beta1 mse # 1 5066 1.60 0.65 0.57그래프에서 가장 낮은 점으로 확인할 수 있습니다. 이제 보다 엄밀한 방법으로 최소점을 찾아보겠습니다.미분과 경사 하강법함수의 도함수는 어떤 변수에 대해 함수가 특정 지점에서 얼마나 기울어지는지를 나타내며, 이는 그 지점에서 접선의 기울기와 같습니다. 즉, 함수가 그 지점에서 얼마나 상승하거나 하강하는지를 알려줍니다.이 간단한 함수에 대해 고려해 보겠습니다: f(…) = …