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기계학습 미트업
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Bigdata Intelligence Platform Machine Learning Meetup
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기계학습(Machine Learning) 이란?
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기계학습 미트업
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• 기계(Machine) + Learning (학습)
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기계학습 미트업
Machine Learning Model
• 컴퓨터가 학습할 수 있도록 하는 알고리즘과 기술
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• 정확한 미래를 예측하기 위한 컴퓨터 알고리즘.
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기계학습 미트업
Markov Network Bayesian Netwrok
Bigdata Intelligence Platform Machine Learning Meetup
Hypothesis : h(x)=ax+b
∑
k= 1
n
(h (xk)−y k)2
h (x)=θ0 +θ1 x
Linear Regression기계학습 미트업
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J (θ)=∑
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J (θ0,θ1)=
1
2m ∑
i= 0
m
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Minimize:
hθ (x )=θ0 +θ1 x
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또다른 해.....
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왜 기계학습을 해야 하는가?
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Meetup history

  • 1. Machine Learning Meetup Introduce Bigdata Analysis Group Bigdata Intelligence Platform
  • 2. Bigdata Intelligence Platform Machine Learning Meetup 기계학습 미트업 선사시대(先史時代) 2013-2014년 소수의 간헐적(비정기) 모임과 온라인 소통으로 시작 ….
  • 3. Bigdata Intelligence Platform Machine Learning Meetup 제1회 기계학습 미트업 • 일시:2014년 10월 24일 • 장소:양제동 교통안전 공단회의실. • 주제 1: 딥러닝 역사와 현재 그리고 보건학으로의 적용 • 발제자:김진성 책임연구원 • 성균관대학교, 의학과 • 서울대학교, 보건학석사 및 박사과정 • 서울대학교 보건대학원 예방의학교실 전공의 및 전임의 (예방의학전문의) • 삼성전자 DMC연구소 선행 Device개발 팀 Healthcare & sensing lab (책임연구원) • 주제 2: 베이지안 네트워크 학습 경험담 • 발제자 : 심상진 • 한양대학교 물리학 석사 기계학습 미트업
  • 4. Bigdata Intelligence Platform Machine Learning Meetup 제2회 기계학습 미트업 • 일시:2014년 11월 21일 • 장소:양제동 교통안전 공단회의실. • 주제 1: 모양에 의미가 있다(TDA:Topological Data Analysis) • 발제자:경성현 • 수리과학연구원 • 연세대학교 의학행동과학연구소 • 주제 2: 창의적 문제해결이론 “트리즈(TRIZ)” • 발제자 : 정수연 • LG전자 • 트리즈통섭진흥원장 • 통섭예술인 기계학습 미트업
  • 5. Bigdata Intelligence Platform Machine Learning Meetup 제3회 기계학습 미트업 • 일시:2014년 12월 19일 • 장소:양제동 교통안전 공단회의실. • 주제 1: 사물인터넷의 트랜드 • 발제자:이태영 • LG전자 • KB국민은행 • 포스코ICT • 주제 2: 영상인식 컴퓨터 비전(SIFT) • 발제자 : 박세진 • LG이노텍 • 한양대학교 기계학습 미트업
  • 6. Bigdata Intelligence Platform Machine Learning Meetup 제4회 기계학습 미트업 • 일시:2015년 1월 19일 • 장소:역삼동 동그라미재단 • 주제 1: 기계학습의 기본 개념 • 발제자:김민경 • 비아이큐브 대표 • 빅데이터 기계학습 프로그래머 • 주제 2: 베이지안 네트워크 • 발제자:유재선 • 고려대학교 • 주제 3: 인문학을 왜 기업이 강조하는가 (데이터로 돈을 버는 기업) • 발제자 : 문용준 • KB국민은행 • SKC&C 기계학습 미트업
  • 7. Bigdata Intelligence Platform Machine Learning Meetup 기계학습 미트업 Paradigm Shift
  • 8. Bigdata Intelligence Platform Machine Learning Meetup 기계학습 미트업 수많은 직종은 향후 20년내에 로봇 및 자동화로 소멸 -빌게이츠 2030년까지 20억개 이상의 일자리가 소멸 -토마스 프레이
  • 9. Bigdata Intelligence Platform Machine Learning Meetup 기계학습 미트업 그렇다면 지구촌의 종말?
  • 10. Bigdata Intelligence Platform Machine Learning Meetup 기계학습 미트업 과거의 인력거꾼보다 훨씬 많은 운전자와 직종이 생겨났다.
  • 11. Bigdata Intelligence Platform Machine Learning Meetup 기계학습 미트업 生事事生 생사사생 省事事省 생사사생 -명심보감 존심편 일은 만들수록 생긴다. • 일자리는 소멸하지만 일거리는 늘어난다. 따라서 미래의 일자리에 필요한 기술을 개발해야...
  • 12. Bigdata Intelligence Platform Machine Learning Meetup 기계학습 미트업 • 미래 크게 부각될 일자리 1. 일자리전환매니저(Transitionists) 2. 팽창주의자(Expensionists) 3. 극대화전문가(Mazimizers) 4. 최적화전문가(Optimizers 5. 변곡점전문가(Inflectionists) 6. 현존산업종료가(Dismantlers) 7. 피드백루퍼(Feedback Loopers) 8. 백래셔(Backlashers) 9. 라스트마일러(Last Milers) 10 . 콘텍스추얼리스트(Contexualists) 11 . 윤리학자(Ethicists) 12 . 철학자(Philosophers) 13. 이론가(Theorists) 14. 기록자(Legacists) "유엔미래보고서2045"저자 박영숙
  • 13. Bigdata Intelligence Platform Machine Learning Meetup 기계학습 미트업 촉매기술
  • 14. Bigdata Intelligence Platform Machine Learning Meetup 기계학습 미트업 ?
  • 15. Bigdata Intelligence Platform Machine Learning Meetup 기계학습 미트업 디지털 서당 학생 훈장 교재
  • 16. Bigdata Intelligence Platform Machine Learning Meetup 기계학습 미트업 기계학습(Machine Learning) 이란? • Data가 천자문 千字文 • Human이 훈장 訓長 • Computer가 학생 學生 기계들의 서당 書堂을 말한다.
  • 17. Bigdata Intelligence Platform Machine Learning Meetup 기계학습 미트업 Data로 부터 출발.... • 기계(Machine) + Learning (학습) • 기계(컴퓨터)에게 데이터를 이용하여 학습하는 방법을 가르치는 것. Teach computer how to learn from data 따라서 Data가 교재이다.
  • 18. Bigdata Intelligence Platform Machine Learning Meetup 기계학습 미트업 Data 알고리즘 개발자 Model
  • 19. Bigdata Intelligence Platform Machine Learning Meetup 기계학습 미트업 기계학습(Machine Learning)의 종류 • Supervised learning : 지도학습 • Data의 종류를 알고 있을 때(Category, Labeled) • ex: spam mail • Unsupervised : 비지도학습 • Data의 종류는 모르지만 패턴을 알고 싶을 때 • SNS, Twitter • Semi-supervised learning : 지도학습 + 비지도학습 • Reinforcement learning : 강화학습 • 잘못된 것을 다시 피드백 • Evolutionary learning : 진화학습 • Meta Learning : Landmark of data for classifier
  • 20. Bigdata Intelligence Platform Machine Learning Meetup 기계학습 미트업 Machine Learning Model • 컴퓨터가 학습할 수 있도록 하는 알고리즘과 기술 • 문제를 해결하기위한 일련의 컴퓨터 프로세스. • 정확한 미래를 예측하기 위한 컴퓨터 알고리즘. • 컴퓨터가 스스로 학습하는 예측모형 (Training Data) Learning Algorithms Predictive Model 실데이터 (Actual Data) Forecast Prediction Classification Clustering Proactive • Optical character recognition • Face detection • Spam filtering • Topic spotting • Spoken language understanding • Medical diagnosis • Customer segmentation • Fraud detection • Weather prediction Supervised Unsupervised Semi-supervised Structured Unstructured Semi-structured Example Data
  • 21. Bigdata Intelligence Platform Machine Learning Meetup 기계학습 미트업 Netwrok? • Neural Network : • 인간의 뇌 신경망에서 영감을 얻음 • ex: Deep Learning • Bayesian Netwrok • 노드들간의 확률적 의존성을 나타내는 그래프 모형 • 방향 비순환 그래프 (DAG: Directed Acyclic Graph) • Markov Network • 결합분포확률 모형 • 비방향그래프
  • 22. Bigdata Intelligence Platform Machine Learning Meetup 기계학습 미트업 Perceptron Deep Learning x1 x3 x2 w3 w2 w1 o • Neural Network
  • 23. Bigdata Intelligence Platform Machine Learning Meetup 기계학습 미트업 Markov Network Bayesian Netwrok
  • 24. Bigdata Intelligence Platform Machine Learning Meetup Hypothesis : h(x)=ax+b ∑ k= 1 n (h (xk)−y k)2 h (x)=θ0 +θ1 x Linear Regression기계학습 미트업
  • 25. Bigdata Intelligence Platform Machine Learning Meetup 기계학습 미트업 Hypothesis : h(x)=ax+b J (θ)=∑ k= 1 n (hθ(xk )−yk ) 2 J (θ0,θ1)= 1 2m ∑ i= 0 m (θ0+θ1 xi−y i ) 2 Minimize: hθ (x )=θ0 +θ1 x Linear Regression
  • 26. Bigdata Intelligence Platform Machine Learning Meetup 기계학습 미트업 J(θ0,θ1)= 1 2m ∑ i=0 m (θ0+θ1xi−yi) 2 Linear Regression
  • 27. Bigdata Intelligence Platform Machine Learning Meetup 기계학습 미트업 Hypothesis : h (x)=θ0 +θ1 x Linear Regression
  • 28. Bigdata Intelligence Platform Machine Learning Meetup 기계학습 미트업 Hypothesis : h (x)=θ0 +θ1 x Linear Regression
  • 29. Bigdata Intelligence Platform Machine Learning Meetup 기계학습 미트업 θ= (X T X )−I XT y Y=θ 0 +θ1X θ0= ¯Y −θ1X θ1= ∑ i= 1 m (xi −¯x)(yi −¯y ) ∑ i= 1 m (xi − ¯x) 2 또다른 해..... ① ② Linear Regression
  • 30. Bigdata Intelligence Platform Machine Learning Meetup 기계학습 미트업 왜 기계학습을 해야 하는가? 기계학습이 미래의 산업과 직업을 만들어 낼 뿐만 아니라 모든 산업 을 확산시킬 촉매기술이기 때문. • 촉매기술(catalytic technology):수많은 일자리를 만 들어내는 기술. 촉매기술은 많은 미래산업과 미래 일 자리를 만들어 낸다.
  • 31. Bigdata Intelligence Platform Machine Learning Meetup Thank you ! 감사합니다. Questions? daengky@naver.com