콘텐츠 바로가기
본문 바로가기


블로그 전체검색
알파고를 분석하며 배우는 인공지능

[도서] 알파고를 분석하며 배우는 인공지능

오츠키 토모시 저/정인식 역

내용 평점 5점

구성 평점 5점

여기서 알파고의 SL정책 네트워크의 입력 채널의 내용을 좀 더

자세히 살펴보자. 알파고에서는 모든 입력을 19 x 19의 점마다

0과 1의 데이터로 표현하고 있다.

- 알파고의 컨볼루션 신경망 中

이 책은 자세한 전문지식을 가진 저자의 친절한 해석을 바탕으로 알파고의 기술적 주제를 다루고 있음을 엿볼 수 있다.

작가의 참고하는 논문을 따라 읽다보면 알파고의 원리와 동작방식을 이해 하는 것 같고, 책을 덮을 즈음엔

딥러닝의 핵심개념을 깨닫게 해주는 책이다.

Artificial Inteligence 출처 Pixabay

패배에서 배움으로써 인간은 더욱 강해진다.

여기에서는 AI가 경험에서 배우는 방법인

강화학습이라는 방법에 대해 소개한다.

- 강화학습 - 바둑 AI는 경험을 배운다 中

이 책은 단순하게 딥러닝이나 바둑을 알려주는 책이 아니다. 간결하고 짧고 명료하지만 철학이 들어 있는 책이다.

바둑을 바탕으로 AI가 어떻게 발전해 나갈 것인지에 경험을 바탕으로 한 강화학습을 소개하고 있다. 미래를 내다보는 장기적인 보상을 고려한 최적화를 실시하여 장기적인 면에서 봤을 때 좋은 방안을 학습할 수 있는 특징이 AI가 취하는 방식임을 알려주고 있다.

여담이지만, 장기의 격언에 '너무 좋은 수에 주의하라'는 말이

있다. '좋을 것 같은 수는 우선 의심해보고 좀 더 살펴보라'는 뜻으로 UCB1도 이에 가깝다. 인간의 직관에도 맞는 합리적인 방법이다.

- 바둑에서의 몬테카를로 트리 탐색 中

이 책을 통해 최신 인공지능 기술이 어떤 아이디어를 통해 발전하게 되었는 지 알파고를 파악하다 보면 다양한 연구 개발에 활용할 수 있는 아이디어를 얻을 수 있을 것이라고 생각한다.


 
취소

댓글쓰기

저장
덧글 작성
0/1,000

댓글 수 0

댓글쓰기
첫 댓글을 작성해주세요.

PRIDE1