Quick Navigation 00. 몬이 샘의 교실 이야기: 안개 낀 산에서 내려오는 법 01. 오차 함수(Loss Function): 목표 지점을 수학으로 정의하다 02. 경사하강법과 편미분: 순간변화율이 가리키는 나침반 03. 결론: 수학으로 빚은 인공지능의 진화 AI OPTIMIZATION INSIGHT 가장 낮은 곳으로 향하는 의지: 경사하강법의 미분학 "딥러닝의 학습은, 오차라는 거대한 산맥에서 가장 깊은 골짜기를 찾아가는 끊임없는 하강입니다." [10년 차 몬이 샘의 교실 이야기: 확률의 아름다움] "선생님, AI가 문제를 틀렸을 때 어떻게 스스로 고치나요? 사람처럼 '아, 이게 아니구나'라고 생각하는 건가요?" 질문하는 아이의 눈동자에서 저는 수많은 데이터의 파도를 보았습니다. "얘들아, AI가 문제를 틀렸다는 건, 오차라는 거대한 산맥에서 너무 높은 곳에 서 있다는 뜻이야. AI에게는 사람 같은 직관은 없지만, 대신 완벽한 '나침반'을 가지고 있지. 그 나침반의 이름은 '미분'이란다. 미분은 지금 네 발밑의 경사가 어디로 굽어있는지 알려주지. AI는 그 경사를 따라 한 걸음씩, 가장 낮은 골짜기(정답)를 향해 끈기 있게 내려가는 거야. 우리가 배우는 미분이 AI에게는 길을 잃지 않게 해주는 가장 강력한 등대인 셈이지." 복잡한 수식이 종이 위의 숫자가 아니라, 인공지능의 혈관 속을 흐르는 뜨거운 데이터라는 사실. 이를 깨달을 때 ...