아닐 아난타스와미
야행성독서 5/9170일 전
수츠케버가 내게 말했다. "어떻게 이다지도 단순할 수 있죠? 얼마나 단순하냐면 고등학생에게도 별 어려움 없이 설명할 수 있을 정도에요. 실은 기적이라는 생각이 들어요. 제가 보기엔 우리가 올바른 방향으로 가고 있다는 표시이기도 하죠. 이렇게 단순한 개념이 이토록 대단한 성과를 거둔다는 게 우연일 리 없으니까요."
p.13
이 책은 기계 학습 분야를 떠받치는 핵심적 수학 개념이라는 렌즈를 통해서 로젠블랫의 퍼셉트론에서부터 현대의 심층 신경망에 이르는 여정을 들려준다. 1950년대의 비교적 단순한 개념을 이해하면서 슬렁슬렁 수학에 친숙해진 뒤에 조금씩 난도를 끌어올려 오늘날 기계 학습 시스템을 떠받치는 전문적인 수학 원리와 알고리즘을 살펴보겠다. 이를 통해서 우리가 기계에 불어넣는 어마어마한 힘을 이해하는 데에 필요한 최소한의 이론적, 개념적 지식을 습득할 수 있도록 선형 대수, 미적분, 확률 통계, 최적화 이론이라는 네 가지 핵심적 수학 분야의 방정식과 개념을 거침없이 받아들일 것이다. 학습하는 기계의 필연성을 이해할 때에야 비로소 우리는 (좋게든 나쁘게든) AI로 가득한 미래를 맞이할 준비가 될 것이다.
p.11
미적분 이야기를 꺼내면 우리는 겁에 질리거나 눈꺼풀이 무거워진다.
p.78