오늘 끝나면
AI 준비운동: 숫자와 벡터
- ✓AI 준비운동: 숫자와 벡터의 핵심 문제를 한 문장으로 설명한다
- ✓오른쪽 실습에서 AI이 어떻게 움직이는지 관찰한다
- ✓다음 강의와 이어지는 한계를 말할 수 있다
실습 미션
모델은 결국 숫자를 먹음 — 표, 좌표, 벡터를 한 번에 연결 이 문장이 실제로 무슨 뜻인지 실습에서 한 번 손으로 확인한다.
성공 조건
- □실습의 기본값을 먼저 관찰
- □입력값이나 모드를 한 번 이상 바꿔 결과 비교
- □왜 결과가 바뀌었는지 한 문장으로 설명
AI · 준비운동 1
숫자와
벡터
AI는 이미지도 문장도 바로 이해하지 못함. 먼저 전부 숫자 묶음으로 바꿔야 함. 오늘은 그 묶음, 벡터를 잡음.
모델은 숫자만 먹는다
사람은 사진을 보고 고양이라고 느낌. 모델은 픽셀 숫자만 봄.
나이, 구매 횟수, 클릭 여부, 단어 번호, 픽셀 밝기. 형태는 달라도 모델 안으로 들어갈 때는 전부 숫자임.
그래서 AI 공부의 첫 관문은 수학 공식이 아니라 세상을 숫자표로 바꾸는 감각임. 어떤 값을 입력으로 줄지 정하는 순간, 이미 모델의 시야를 정한 것과 같음.
행 하나가 한 사람, 열 하나가 특징
데이터셋은 보통 표처럼 생김.
행(row)은 샘플 하나임. 고객 한 명, 이미지 한 장, 문장 하나. 열(column)은 특징임. 나이, 가격, 단어 수, 밝기 같은 관찰값.
모델이 하는 일은 간단히 말해 특징들을 보고 목표값을 맞히는 규칙을 찾는 것임. Day 1의 퍼셉트론도 결국 숫자 두 개를 보고 0인지 1인지 판단함.
| 샘플 | 나이 | 방문 | 구매 |
|---|---|---|---|
| 고객 A | 23 | 4 | 0 |
| 고객 B | 41 | 12 | 1 |
| 고객 C | 35 | 2 | 0 |
벡터 = 숫자를 한 줄로 묶은 것
벡터는 겁낼 단어가 아님. 숫자 여러 개를 한 줄로 묶은 것임.
[나이, 방문수, 구매금액]처럼 쓰면 고객 한 명이 벡터가 됨.[0.2, 0.7]처럼 쓰면 2차원 평면의 한 점이 됨.
벡터끼리는 가까울 수도, 멀 수도, 같은 방향일 수도 있음. 나중에 임베딩, Attention, 검색 모두 이 감각 위에 올라감.
첫 번째 체크포인트
오늘 가져갈 문장은 하나임.
AI 모델은 세상을 숫자 벡터로 받아서, 그 숫자 사이의 패턴을 배운다.
이제 Day 1에서 점 네 개를 보게 됨. 그 점들은 장난감이 아니라 모든 데이터셋의 축소판임. 점을 선으로 나누는 일이 곧 분류의 시작임.