과연 아이언맨은 탄생할 수 있을까?

영화 아이언맨 보셨나요? 슈퍼맨, 배트맨, 스파이더맨의 대를 잇는 하이테크 슈퍼갑부 히어로 아이언맨! 주인공 토니 스타크가 재벌이어서 인기가 많은 것인지, 아니면 미중년에 싸움(?)까지 잘해서 인기가 많은지는 모르겠지만 (분명 연구를 잘해서는 아닐겁니다. ㅎㅎ) 최첨단 웨어러블 테크놀로지를 갖춘 이 영웅에 어른, 아이 할 것 없이 많은 사람이 열광했었죠. 컴퓨터의 발전도 좋고 모바일의 발전도 좋지만 가장 신나는 건 역시 나 자신이 킹왕짱이 되는 것 아니겠습니까?

사람에겐 이리 봐도 박보영, 저리 봐도 박보영이지만 (좌측) 이것을 그저 픽셀 별로의 RGB 값으로 받아들인다면 같은 인물인지 아닌지 통 구분할 도리가 없다. 또한, 로봇은 물체를 보았을 때 이것을 결합하여 기능을 구현한다거나 하는 2차적 생각에 매우 취약하다. (물론 포스터 속 여성들도 기능파악에 매우 취약해 보이긴 한다.)

기계학습(Machine Learning)이란 무엇인가

안녕하세요! 이번에 "T-Robotics"에 처음으로 기고를 하게 된 최성준입니다^^ 제가 전공하고 있는 분야는 데이터로부터 유용한 지식을 추출 해 이를 통해 판단을 이끌어내는 기계학습(Machine Learning)이란 분야인데요, 공학의 전 분야를 통틀어 가장 핫한 분야 중 하나이지요. 구글이 여러분에게 최적화된 검색결과를 내놓는 것도, 온라인 쇼핑몰이 여러분이 끌릴만한 상품을 사이드바에 광고하는 것도, 페이스북이 여러분이 좋아할만한 소식을 뉴스피드에 띄우는 것도 모두 사용자의 데이터를 분석해 판단을 내려주는 기계학습의 혜택 덕분이라고 할 수 있습니다.

영상처리, 스팸차단, 경제분석, 판매, 병 진단, 데이터 분석, 로봇, 게임 등 machine learning은 데이터를 처리해야하는 거의 모든 분야에서 유용하게 쓰이고 있다. 과장해서 말하자면 "big data의 시대"란 말은 곧 "machine learning의 시대"란 말과 동의어라고도 할 수 있을 것이다. (출처 : KAIST SLSP 연구실)

사실 T-Robotics에서도 이미 패턴인식에 대해 다루면서 기계학습에 대한 개념을 조금 다루었었는데요, 앞으로는 기계학습에 쓰이는 여러 알고리즘들에 관해서 하나하나씩 다루어보도록 하겠습니다. 오늘은 그 시작으로 기계학습의 정의와 분류, 그리고 간단한 예제를 알아보도록 하죠.