플로라도의 data workout

1장의 제목이기도 한 이 책의 첫 물음, '사람은 왜 존재해야 하는가?' 에 대한 답을 이 책이 제대로 주었다고 볼 수 있을까? 책은 '유전자'라는 매우 미세한 유전 물질의 단위로 기존과는 다른 관점으로 인간의 본성을 서술한다는 점에서 매우 흥미로운 주장으로 다가온건 사실이다. 그러나 모든 것이 사실은 유전자가 빚어낸 '본성' 이고, 살아가고자 하는 의지들 역시 이러한 본성에 종속된 것이라 설명하다가도, '인간은 뇌가 고도로 발달해서 때때로는 본성을 거부하기도 해.' 라는 식의 설명에 코에 걸면 코걸이 귀에 걸면 귀걸이와 같은 느낌을 받았다. 대표적인 의문은 이런 것이다. 유전자의 생존 본능은 왜 그들이 거주하는 껍데기인 개체를 옮겨가며 존재를 이어나가도록 설계 됐느냐 것이다. 개체를 옮기면 어린 개체가..

'MachineLearning' 카테고리를 'DataScience'로, 'DeepLearning'을 'VisionAI' 카테고리로 변경하였다. 사실 원래는, "머신"러닝이 데이터를 적합,근사하여 함수 또는 데이터를 학습한 모델을 만드는 것을 과정을 가리키는 단어 였고, 그 중 딥러닝은 인공신경망 모델에서 은닉층의 갯수가 Deep한, 즉 Shallow Neraul Network와 구별되어 은닉충의 갯수가 많은 모델을 학습하는 것을 말로 사용한 것이 그 시작이었는데 요즘은 사실상 ML 방법론과 통칭 딥러닝이라고 불리는 인공신경망은 구별되서 사용되고 있다. ML 방법론은 대게 데이터를 통한 의사결정을 위해 사용되고 있고, 딥러닝은 AI라고 불리는 task들을 수행하는 방법론으로 굳혀지고 있기 때문 따라서 각각..