Machine Learning , AI, Arduino Coding

#History 물리학에 비해 다소 늦게 시작된 머신 러닝은 통계 물리학에서 다루는 3종류 확률분포 중 2종류에 크게 영향을 받고 있다. 첫 번째가 Softmax로서 Boltzman의 통계 역학 공식을 포장도 전혀 바꾸지 않은 채로 그대로 가져다 쓰고 있으며 MNIST 수기 숫자 인식 문제에서 대단히 뛰어난 인식..

자연과 우주를 대상으로 하는 물리학적 직관에 의해서 시작된 Boltzman의 통계역학이 1800년대 후반에 시작되어 그 영향이 1920년대 확률을 바탕으로 하는 양자물리학에 큰 영향을 끼쳤으리라 보이며 아울러 물리학 전반을 확률의 문제로 뒤바꿔 놓은 것이 사실일 것이다. 하지만 그보다 반..

퍼셉트론 코딩에 대한 글을 연재하면서 여러 번 적절한 예제가 있느냐 없는냐는 점을 찾아 보았다. 비록 간단 하지만 조도센서 1개 짜리 N=1, 조도센서 2개 짜리 N=2 에 대한 실현 가능한 예제를 제시했으며 결론적으로 Rosenblatt의 목적이 지금의 MNIST 문자 인식과 대동소이하다는 점을 지적..

물론 지금까지 다루어 오던 아두이노 엘렉트로닉스류의 코딩이 안드로이드 OS의 지원을 받는 스마트 폰에서 앱 코딩을 지원하는 앱인벤터와 조우하는 경우 아두이노 코딩이 보다 강력한 시너지를 받을 수 있었지만 한편 PC의 Processing에서 시리얼/이더넷 인터페이스나 무선 와이파이에 의..

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