딥러닝의 가치는 목적함수를 거를 수 있다는 거 아니냐?

[地鬼(dczlatan)]

하는 일이 기계공학이라서 최적화할려면 평가할 목적함수를 만들어라 이런 이야길 종종 듣는데

바둑은 이런 목적함수 만드는게 너무 어려운 일이고 심지어 두터움 같은건 정량적인 계산을 할 이론도 없음

딥러닝은 그런 상황에서도 훌륭한 최적화를 했고 이건 엄청난건데 프로그래머가 알지 못하는 상황에 대한 최적화를 하고 있잖아

[☎2.7x™(roidz)]

그게 보통 몬테카를로 트리 검색 통해서 도출되는 편 아니냐 ? 내가 로또 최소 5등 이상 당첨되는 최소 조합수와 조합 구성 찾아낼려고 전전긍긍할때 대충 비슷한 공식 유도 하긴 했는데.. 그걸 검증하고 명확하게 만들어준게 코세가 몬테카를로랑 유전자 알고리즘 섞어서 도출 했었던 것이었는데..

[地鬼(dczlatan)]

몬테 카를로 시뮬레이션으로 저런게 가능함?

[☎2.7x™(roidz)]

뭐 시행착오 형태를 그래프에 점으로 나타내주면 그것을 사람이 보면 영감이 다시 떠오르겠징 ?

[地鬼(dczlatan)]

흠... 알파고는 그런 수준을 넘어서는거 같은데

[☎2.7x™(roidz)]

ㅇㅇ 알파고는 그런 수준을 넘어서긴 했음.

[☎2.7x™(roidz)]

그런데.. 그것도 현재의 알파고가 그런 것일테고, 현재의 단계에 이르기 전의 개발 과정에서는 개발자들의 도움을 많이 받았을것 같은뎅.

[地鬼(dczlatan)]

딥러닝이니 당연히 지도 학습은 좀 했겠지;