기계학습이 인간이 특징을 잡아줘서 그걸 학습해서 오답률을 줄여가는거자나.. 예를들면 펜글씨 인식해서 문자로 반환하는 마이크로소프트 필기인식같은거...

사실 그건 인공지능이라 부르긴 뭐하지.. 뭐 하나 학습할때마다 인간이 특징 잡아서 학습시켜줘야 하닌깐.. 엄밀히 말하면 그냥 기계지..

사실 내가 진짜 여기부터가 인공지능이다라고 생각한게 딥러닝이야..

딥러닝은 자기가 혼자 특징을 찾아내서 추상화를 시켜서 깊고 깊은 은닉층에 자기가 정답을 찾아내자나...

내가 궁금한건 학습시킬때 입력과 출력에 똑같은 걸 집어넣는다고 알고 있어.. 그리고 그걸 쌍방향으로 해서 오차역전파인지 그런 이상한 용어들이 나오는데..

어떻게 자기가 스스로 정답을 찾아낼수 있는건지 궁금해..

데이터만 있으면 지가 알아서 무엇인지 추측해서 정답을 만들어나간다는게 아직 이해가 안되..

누군가 좀 쉽게 예를 들어 설명해줄수 있는 사람 없나?