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진화 연산은 여러면에서 매력적입니다. 공간에 대한 분포를 잘 모르고, 문제정의만 하면 왠만큼 해를 구할 수 있다는 것이야 말로 엄청난 매력이라 할 수 있죠. 복잡한 수학이 들어가 있지도 않고, 알고리즘만 이해할 수 있으면 누구나 쉽게 구현하고 접근할 수 있습니다. 이런 장점으로 많은 사랑을 받아왔죠. 그러나 이 부분이 진화 연산의 장점이면서 동시에 한계입니다. Evolutionary Strategies 나 기타 Covariance Matrix Adaptation 기법 등이 나왔지만, 여긴 수학의 영역에 약간의 진화연산의 Mutation 의 기법이 들어갔다고 보는게 맞을 것 같습니다. 또는 Mutation 이라는 것이 확률적이라 표현하는 확률의 기법이 들어갔다고도 볼 수 있겠네요. 거의 Random 에 가..

예전에 tensorflow 를 처음 사용할 때, 리눅스 설치때문에 엄청나게 고생했었던 기억이 있다. 특히나 CUDA를 사용하는 부분에서, 노트북(GT 650M 사용)이 개발환경이다보니 일반적인 설치파일을 그냥 다운받는 것으로는 문제가 있어 많은 시간이 소모되었었는데, 얼마 전에 Ubuntu 16.04 버전으로 버전업하고, 그때의 과정을 되풀이 했는데, 너무나 쉽게 되었다. 1. Ubuntu 16.04 버전 설치 2. 그래픽카드 드라이버 설치 sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa sudo apt-get install nvidia-370 설치 이후 재부팅하여, nvidia-settings 로 정상 설치 확인 3. CUDA 설치 sudo apt-get inst..

예전에 처음 신경회로망을 배우고, 알고리즘으로 학습을 모사할 수 있다는 것에 대해서 상당한 매력을 느꼈었는데, 잘 정제되어 있는 학습데이터가 없이는 결과가 좋지 않았기에 그 이후로 크게 관심을 두고 있지는 않았었다. 한동안 그러다가 비전과 관련한 분야에 대해 공부하면서, 특징점을 추출하기 위한 부분을 신경망을 활용하여 드라마틱한 성능의 향상을 보여주는 것을 보고 다시 관심을 가지게 되었었다. 신경망에 대해 다시 관심을 갖기 시작했던 때에는 호기심에 한창 CUDA로 GA에서 실수최적화 기법을 사용하는 알고리즘들을 병렬화시키는 부분에 대한 개발하고 있었다. 그래서 처음에는 당연히 가중치 계산에 대해서 예전보다 더 큰 규모의 신경망을 보다 빠르게 학습시키는 것에 대해서만 생각하고 있었다. CUDA 를 처음 활..

이책의 저자인 페드로 도밍고스는 기호주의자(Inverse Deduction), 연결주의자(Back-propgation), 진화주의자(Genetic Programming), 베이즈주의자(Bayesian Inference), 유추주의자(Support Vector Machine)로 머신러닝의 다섯 종족을 구분해두었다. 머신러닝의 기본서 같은 책이라 추천받아 봤는데, 세상에나... 난 진화연산을 머신러닝의 한 분파로 분류해줄 줄은 몰랐다. 진화연산을 공부하면서 항상 고민되던 부분이 어떻게하면, 진화의 부분을 학습과 같이 수행할 수 있도록 하는가에 대한 것이었다. 예를 들면 역전파 알고리즘은 항상 결과의 피드백으로 가중치의 값을 변경해나아가는데, 이 과정을 하나의 목표를 향한 학습이라 볼 수 있다. 그런데, 진화..