루덴스코드 Blog

Weka 는 뉴질랜드 Waikato 대학에서 제작한 대표적인 데디터마이닝 도구다. 이안 위튼은 Weka 를 이용한 데이터마이닝 MOOC 를 제공하고 있다. 무료로도 가능하고, 제한없는 강의를 듣기 원하면 $89 을 내면 된다. 물론 영어로 이루어진다. [관련링크]

Weka 를 이용한 Data Mining 은 한두시간에 다룰 가벼운 주제는 아니다. 실제로 사용되는 머신러닝에 대한 기본적인 이해를 가지고 있어야 하고 다양한 응용이 가능해야 한다. 이안 위튼이 쓴 Data Mining 책은 한글로 번역되어 구입이 가능하다. 관심이 있다면 이 책을 구입해서 읽어보고, 위 사이트에서 영어로 된 강의를 들어보는 것도 좋을 듯 하다.

아주 간단한 Weka 에 대한 튜토리얼은 유튜브에서 검색하면 쉽게 찾을 수 있다. 다만 짧게 된 소개를 보고 Weka 를 다 이해한다는 것은 무리다. 일반적으로 붓꽃에 대한 데이터를 가지고 간단한 소개를 진행한다.

 



Weka 가 어렵거나 복잡하지 않으면(사실 어렵지는 않다. 뭔가 많이 붙어있어서 복잡할 뿐이다), 따로 소개와 함께 사용법을 만들어 볼까 했는데, 그건 당분간 보류한다. 생각보다 다뤄야 할 것들이 많을 것 같다. 그보다는 확률과 통계에 기반한 수학과 인공지능 혹은 머신러닝이 지금까지 걸어온 길을 소개해주는 글을 쓰는 것이 나을 것 같다. 소개하면서 발견하는 좋은 프로그램, 툴들을 소개는 하되 깊이 있게 다루지는 않겠다. 첫째, 내가 그 툴들을 제대로 사용해 본 적이 없기 때문이고, 둘째 툴들의 소개는 상당한 시간이 소요되고, 셋째, 툴들은 계속해서 수정되고 업그레이드되면서 바뀔 것이기 때문이다.

꼭 필요한 내용들을 선정하고 그것들을 중심으로 다루면서 Weka 와 같은 툴들은 소개하는 선에서 넘어가야 할 것 같다.





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  • 안녕하세요.
    아빠, 우리함께 아두이노해요 책에 27페이지에
    기본준비물목록에 있는것들 구매하려면 어떻게 해야하는지
    궁금합니다.

    답변부탁드리겠습니다.

가까운 미래엔 인공지능을 사용하게 될 것이다. 그리고 그 인공지능을 어떻게 사용하는가가 중요하게 될 것이다.


10년 후 미래엔 누구나 인공지능을 다룰 수 있을겁니다. 

다음은 테크M 28호에 나온 기사의 일부입니다.

국내 각 분야에 종사하고 있는 전문가들은 10년 뒤 유망한 직업 1순위로 데이터 사이언티스트, 빅데이터 디자이너 등 데이터 관련 직종을 꼽고 있는 것으로 나타났다. 또 10년 후 자신의 직업에 가장 영향을 줄 요인으로 인공지능과 빅데이터를 꼽았다 – 테크M 제28호(2015년8월) 기사


기사에 있는 그래프입니다.

 


추락할 직업 VS 유망 직업

추락할 직업과 유망직업의 경계는 어떻게 판단한 것일까요? 설문은 미래사회의 핵심기술인 AI 로 인한 사회적 변화를 전망한 것입니다. 곧 사라질 직업들은 대부분 단순 반복 작업과 관련되거나 매뉴얼에 의해서 기계적으로 움직이는 직업들입니다. 누가 해도 차이가 없는 직종들이입니다. 전화상담, 단순조립, 택시 운전만 아니라 회계사, 의사, 약사, 변호사도 거의 매뉴얼에 따라 작업이 이루어집니다. 굳이 창의적일 필요가 없고, 다른 사람이 할 수 없는 특별한 기술을 필요로 하지 않습니다. 상황에 따라 다른 선택을 할 가능성이 별로 없습니다. 

10년 후 유망직종으로 꼽힌 것들은 인간과 직접적인 소통을 하는 일입니다. 예술가거나, 혹은 코딩을 하는 사람들입니다. 현재 한국 개발자 중 상당수는 시스템 구축일을 하고 있습니다. 하지만 앞으로는 인공지능, 빅데이터, 클라우드서비스를 이용해서 의미있는 결과물을 만들어내는 쪽으로 가게 될 것입니다. 


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알파고가 이세돌을 이겼습니다. 바둑에서 인공지능이 사람을 이길것이라고는 대부분의 사람들은 예상하지 못했습니다. 그만큼 바둑은 다양한 변수를 가진 복잡한 시스템이었습니다. 그런 바둑에서 인공지능이 두각을 드러냈습니다. 이제 사람들은 궁금합니다.

로봇이 인간을 지배하는 시대가 오는건가?




코딩교육의 필요성

코딩교육이 필요할까요? 예, 필요합니다. 왜냐하면 알파고는 학습과정을 거쳐 바둑밖에 모르기 때문입니다. 알파고는 학습이 이루어져서 알아낸 답안에 대해서만 답을 할수 있습니다. 학습되지 않은 것은 답을 할 수 없습니다. 

2016년 3월 15일자 경향신문 사설의 일부를 봅시다.

세기의 대결이 끝난 이 시점에 우리가 차분히 짚어봐야 할 것이 있다. 바로 알파고 충격이 인류의 삶과 미래에 던진 질문이다. 알파고는 인공지능이 분석의 영역을 넘어 인간 직관의 영역으로까지 진입하고 있음을 생생히 보여줬다. 알파고를 계기로 인간과 기계의 관계는 루비콘강을 건넜을지 모른다. 미증유의 상황에 인류가 어떻게 대처할 것인지가 무거운 과제로 남게 됐다.

인공지능의 진보, 인공지능이 몰고 올 4차 산업혁명의 도도한 흐름을 막을 길은 없다.... 경향신문 사설 2016.03.15. 


인공지능(AI)에 대한 편견

인공지능에 대해서 사람들이 가지고 있는 편견이 있습니다. 미래를 소재로 한 영화속에서 기계가 인간을 지배하는 사회를 자주 다룹니다. 기계에 의해 인간이 양육되는 세상을 영화 매트릭스에서 보여주었습니다. 터미네이터나 매트릭스 같은 영화처럼 종말의 때에 인공지능(AI) 는 인간을 지배하는 신적 존재가 되고, 기계가 반란을 일으켜 인간을 공격한다는 내용은 알파고의 승리 소식을 들으면서 많은 사람들에게 조금 더 섬뜩하게 다가온것 같습니다.

하지만 빅데이터나 AI 를 조금이라도 직접적으로 접해본 사람들은 이러한 공포가 얼마나 부질없는지 압니다. 빅데이터와 AI 는 사람이 손으로 풀면 1년이 걸리는 두꺼운 수학문제집을 1초에 계산해낼수 있는 도구입니다. 하지만 그 방법은 인간이 AI 에게 코치해 주어야만 가능합니다. 인공지능은 스스로 학습하지 못합니다. 가르쳐야 하고, 인공지능 프로그램에게 적절하게 푸는 방식을 알려주고, 잘 풀었을때 칭찬을 해주어야 합니다. 때로는 알파고가 제대로 알아듣지 못하면 다시 새로운 방식으로 문제를 풀도록 해야 합니다. 그 과정중에 충분히 많은 데이터가 필요합니다.


알지 못하기에 두려워하다.

종종 우리는 알지 못하는 것을 두려워합니다. 그래서 거부합니다. 하지만 두려워하고 거부하는 사람은 언제까지나 그 자리에 머무를 뿐입니다. 앞으로 나갈 수 있는 사람은 지금까지 해온것을 기꺼이 포기할 수 있는 사람입니다. 

카메라에 들어가는 것이 플래시 메모리가 아닌 필름이었던 때가 있습니다. 얼마 되지 않았습니다. 카메라는 필름을 필요로 할 것이라는 생각은, 지금까지 그래왔으니 앞으로도 그럴 것이라는 생각으로 사람을 낙관적으로 만드는 대신 눈을 멀게 합니다.

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