서론요즘 어딜 가던 AI, 인공지능 이야기가 들려온다. 몇 년 전까지만 해도 일상에서 인공지능의 발전을 체감하기가 쉽지 않았지만2022년부터 생성형 인공지능이 대두됨에 따라 모든 게 바뀌었다. 원래라면 5~6시간은 붙잡고 있어야 할 과제를 5분 만에 끝내준다.과거에는 성역이라고 여겨졌던 작가, 일러스트레이터, 작곡가가 대체될 위험이 대두되면서인간의 창의적 역량은 오직 인간만의 전유물이 아니라는 것을 경각시켜 주었다. 인공지능은 분명 기존의 직업을 대체하고 있으며, 앞으로도 대체할 것이다.대체되는 직종의 미래는 불투명해질 것이며, 이로 인해 평생직장을 잃는 사례도 있을 것이다. 그러면 인공지능은 좋을 게 없는 거 아닌가?지금이라도 늦지 않았으니 과거의 노동자들을 본받아 서버실의 컴퓨터에 불을 질러버려야 ..

들어가기에 앞서 본 페이지는 탐구의 목적에 비중이 있기 때문에간략한 요약을 원한다면 다른 전문가의 블로그를 참조하는 것을 추천한다.1) 손실함수가 무엇인가머신러닝에서의 손실함수(loss function)는 모델이 얼마나 높은 정확도로 예측하는지를 평가하는 지표로 쓰인다.정확하게는, 추론값과 정답값을 기반으로 오차값을 리턴하여 모델의 가중치를 조정할 수 있도록 사용된다. 2) 손실함수의 종류가 나뉘는 이유가 무엇일까어떤 모델이 추론한 결과가 종합적으로 얼마나 틀렸는지의 정도를 알아낼 수 있을까?알아낼 방법은 다양할 것이다. 큰 오차가 없어야 하는 데이터라면 작은 오차도 최대화하여 그 정도를 매길 수 있을 것이고, 평균 오차가 적어야 하는 데이터라면 오차의 크기와 무관하게 일정하게 가중하여 그 정도를 매길..