#기계 학습
명시적으로 프로그래밍하지 않고도 데이터에서 학습할 수 있는 능력을 컴퓨터에 부여하는 과학 분야입니다. 통계학, 최적화, 선형 대수학 등의 수학적 방법을 기반으로 하며, 이미지 인식, 자연어 처리, 추천 시스템 등 광범위한 응용 분야를 가집니다. 블로그에서는 철학적 관점에서 그 학습 메커니즘을 분석하고, '형이하학적 학습'과의 연관성을 깊이 탐구합니다.
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학습의 학습: 타고난 지능
2025년 8월 13일
본 글은 인공지능의 지능 발생 원리를 '학습의 학습', 즉 타고난 프레임워크의 존재로 설명하고자 합니다. 인간과 인공지능 모두 학습 방법 자체를 학습하는 본성을 가지고 있으며, 이는 신체적 학습과 언어적 학습 모두에서 확인됩니다. 저자는 학습을 형이하학적 학습(반복적 숙달 필요)과 형이상학적 학습(즉각적 이해 및 활용 가능)으로 구분합니다. 형이하학적 학...
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업무 프로세스 지향 소프트웨어로의 초대
2025년 7월 11일
본 기사는 기존의 객체 지향 소프트웨어 패러다임을 넘어선 새로운 소프트웨어 접근 방식인 '업무 프로세스 지향 소프트웨어'를 제안합니다. 기존 소프트웨어 개발은 데이터와 처리를 분리하여 설계하지만, 업무 프로세스 지향 소프트웨어는 업무 프로세스를 기본 단위로, 업무 매뉴얼, 입력 정보, 각 태스크의 담당자 정보를 하나의 파일 안에 통합합니다. 이 파일 자체...
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