1. Consurator컨슈레이터
소비( Consumption )와 큐레이터( Curator )의 합성어로소비자의 더 높은 가치의 경험과 합리적 소비를 위해
맞춤, 제안 하는 것(직업 혹은 시스템)을 일컫는다.
_#경제 #신조어
1.1. 관련 부가설명
Curation큐레이션https://whatis.techtarget.com/definition/curation
Big Data빅데이터
https://aws.amazon.com/ko/big-data/what-is-big-data/
Machine Learning머신러닝
https://cloud.google.com/what-is-machine-learning/?authuser=1&hl=ko
Deep Learning딥 러닝
http://www.itworld.co.kr/news/123387
딥러닝을 한글로 그나마 이해하기 쉽게 저술되어있다.
내용들을 이해하다보면, 결국 데이터를
어떻게 / 누가(컴퓨터 or 사람+컴퓨터) 처리하는가에 따라 기술이 심화된다.
보다 쉽게 다시한번 정리하자면
큐레이션
- 추천이라는 뜻으로 해석가능하며, 빅데이터 분석을 통해 개인 맞춤 정보를 제공하는 행위를 말한다.
빅데이터
- 데이터를 유의미하게 수집/분류/집합 하는것을 말한다.
머신러닝
- 더 많은 데이터를 접했을 때 스스로를 수정하는 능력이 있다.
- 유의미한 결과값을 위해 굳이 인간의 개입이 필요치 않다.
- 시스템의 불안정성을 줄여주고 시스템 전문가에 대한 의존성을 줄여준다(없애는게아니고 줄여준다)
- 머신러닝을 인공지능으로 취급할 수 있지만, 인공지능을 머신러닝이라 할 수는 없다.
딥 러닝
- 머신러닝과 왠지 느낌은 비슷한데, ‘딥’하다는 수식어가 붙어서 뭔가 다른개념처럼 느껴(?)짐
- 딥러닝은 머신러닝의 세부 방법론들을 통칭하는 개념.
- 즉, 이론적으로 딥러닝은 머신러닝의 ‘부분집합’이라고 할 수 있으며
- 인공신경망을 러닝 모델로 사용하는 머신러닝을 바로 딥러닝(Deep Learning)이라고 한다.
- 인공신경망을 구성하는것은 입력층, 출력층, 은닉층 이 있다.
1.1.1. 딥러닝은 다음과 같은 순서로 진행됩니다
데이터를 입력합니다.여러 층을 통해 예상 결과값을 만듭니다. (매핑)
실제 값과 비교해서 그 차이를 구합니다. (타깃과 손실함수)
차이를 줄이기 위한 방법으로 앞의 층들의 가중치를 수정해줍니다. (역전파)
이 방법의 반복으로 규칙을 계속 개선합니다.
1.1.2. 가까워진 결론
기술에 대한 이해가 더해갈 수록 결과적으론Artificial IntelligenceA.I.인공지능에 가까워 짐을 알 수 있다.