삶의 공유

🤖 인공지능이 '실수'를 통해 배우는 법: 역전파 알고리즘인공지능이 개와 고양이를 구분하고, 복잡한 언어를 이해하는 과정을 보면 마치 살아있는 생명체처럼 느껴지기도 합니다. 하지만 그 내부를 들여다보면 정교한 수학적 오답 노트가 작동하고 있습니다. 그 핵심이 바로 오늘 소개할 역전파(Backpropagation) 알고리즘입니다.1. 역전파 알고리즘이란 무엇인가?역전파는 한마디로 **"출력층에서 발생한 오차를 거꾸로(Back) 전파하여, 각 층의 가중치를 얼마나 수정해야 할지 결정하는 알고리즘"**입니다.신경망이 예측값(y^)을 내놓았을 때 실제 정답(y)과 차이가 난다면, 그 '책임'이 어느 가중치W)에 있는지 계산하여 모델을 수정하는 일종의 피드백 시스템이라고 이해하면 쉽습니다.2. 왜 역전파를 해야..

2026년은 단순한 경기 회복을 넘어, 새로운 화폐 질서와 지경학적 변화가 맞물리는 복합적인 해가 될 것입니다.1. 완화와 긴축의 줄다리기, '중립금리'를 향한 여정2026년은 경제적 변동성이 극심할 것으로 예상됩니다. 전체적인 흐름을 파악하는 것이 무엇보다 중요합니다.2020~21년 (완화의 시대): 팬데믹 위기 극복을 위해 막대한 유동성이 공급되었습니다. 실물 경제는 위축됐으나 자산 시장은 버블 수준으로 폭등했습니다.2022년 (긴축의 시대): 러-우 전쟁으로 인한 에너지 가격 급등이 인플레이션을 자극했고, 미 연준은 4회 연속 **자이언트 스텝(기준금리 0.75%p 인상)**이라는 강수를 두었습니다.2024~25년 (피벗의 시대): 금리 인하로의 정책 전환이 시작되었습니다.2026년 (중립금리의 안..

세계 경제의 판도가 심상치 않습니다. 단순한 경기 순환의 문제가 아닙니다. 우리가 수십 년간 믿어왔던 '글로벌 질서' 자체가 뿌리째 흔들리고 있습니다. 오늘은 화제의 신간 『세계 지각변동』의 Chapter 4를 바탕으로, 앞으로 다가올 거대한 변화의 파도와 그 속에서 한국 경제가 나아가야 할 길을 심도 있게 분석해 보려 합니다.특히 '트럼프 2기'의 가능성이 제기되면서, 세계는 다시 한번 긴장하고 있습니다. 과연 앞으로의 세계 질서는 어떻게 재편될 것이며, 우리는 무엇을 준비해야 할까요?1. 동맹국도 예외 없다: 트럼프의 '경제 약탈' 시나리오『세계 지각변동』은 트럼프 전 대통령이 재집권할 경우, 미국 경제 부흥을 위해 전 세계의 부를 노골적으로 가져오려 할 것이라 경고합니다. 충격적인 것은 그 대상이 ..

안녕하세요! 머신러닝 및 딥러닝 분야를 연구하고 글을 쓰는 블로거입니다.오늘은 머신러닝 라이브러리(TensorFlow, PyTorch 등)의 도움 없이, 오직 Python과 NumPy만을 사용하여 딥러닝의 가장 기본이 되는 '다층 인공 신경망(Multilayer Perceptron, MLP)'을 밑바닥부터 구현해보려 합니다."바퀴를 다시 발명하지 마라"라는 말이 있지만, 바퀴가 어떻게 굴러가는지 이해하려면 직접 만들어보는 것만큼 확실한 방법은 없습니다. 이 글을 통해 블랙박스처럼 느껴졌던 신경망의 내부 작동 원리, 특히 역전파(Backpropagation) 알고리즘을 완벽하게 이해해보시길 바랍니다.1. 다층 신경망(MLP)의 이해우리가 만들 모델을 이해하기 위해 먼저 가장 단순한 형태인 '단일층 신경망'..

오늘은 머신러닝의 비지도 학습(Unsupervised Learning) 분야 중 가장 매력적인 주제인 **군집 분석(Cluster Analysis)**에 대해 다뤄보겠습니다. 정답(레이블)이 없는 데이터 안에서 숨겨진 구조를 찾아내고, 비슷한 데이터끼리 그룹을 묶는 과정은 마치 미지의 땅에서 보물 지도를 그리는 것과 같습니다.머신러닝 교과서 11장의 핵심 내용을 바탕으로, K-평균부터 계층적 군집, 그리고 DBSCAN까지 코드를 한 줄 한 줄 뜯어보며 완벽하게 이해해 봅시다.1. K-평균(K-Means) 알고리즘: 가장 대중적인 그룹 찾기군집 분석은 데이터들 사이의 '유사도'를 기반으로 자연스러운 그룹을 찾는 기법입니다. 마케팅에서 고객을 그룹화하거나, 뉴스 기사를 주제별로 묶을 때 자주 사용되죠. 그중..

C++로 개발을 하다 보면 컨테이너(vector, list 등) 안에 있는 특정 데이터를 찾아야 할 때가 수도 없이 많습니다. 이때 여러분은 어떻게 하시나요? 직접 for 문을 돌리시나요, 아니면 멤버 함수 find를 찾으시나요?오늘은 C++ 표준 라이브러리(STL)가 데이터를 검색하는 철학이 어떻게 변화해왔는지, 그리고 C++20에 도입된 Ranges가 어떻게 이 과정을 혁신적으로 바꿨는지 깊이 있게 알아보겠습니다.1. 컨테이너에 '검색' 기능을 넣는 두 가지 방법C++ STL 설계자들은 컨테이너에서 데이터를 찾는 기능을 제공하기 위해 깊은 고민을 했습니다. 여기에는 두 가지 접근 방식이 있습니다.방법 1: 멤버 함수로 제공하기 (s.find(3))장점: s.find(3)처럼 작성하면 되니 직관적이고 ..