🤖 “AI는 데이터를 먹고 자란다”💡 인공지능의 두뇌는 숫자다 | 삼촌이 말한다. 공부만 한다고 성공 안 해, 데이터가 답이야

--> [61] 🤖 “AI는 데이터를 먹고 자란다”💡 인공지능의 두뇌는 숫자다AI기초 · 데이터학습 · 패턴AI가 똑똑한 이유? 사실 “생각”을 잘해서가 아니에요.AI는 세상을 숫자로 바꿔서, 그 숫자 속 패턴을 미친 듯이 외웁니다.그래서 결론은 하나: AI는 데이터를 먹고 자랍니다. 데이터가 없으면, AI는 그냥 빈 껍데기. ㄹㅇ. -->1️⃣ AI의 ‘뇌’는 뭘로 되어 있을까? — 정답: 숫자 배열우리가 보는 사진, 글, 목소리… AI는 이걸 그대로 이해하지 못해요.전부 숫자로 바꿔야 합니다. 그다음에야 “학습”이 시작돼요.즉, AI의 세계에서 ‘의미’는 숫자 패턴으로 표현됩니다.이미지픽셀(0~255) 숫자들의 격자문장단어를 ID/벡터로 바꾼 숫자열소리파형/주파수 특징을 숫자로 변환결론AI의 ..

🤖 ⑦ AI와 데이터의 만남 | 삼촌이 말한다. 공부만 한다고 성공 안 해, 데이터가 답이야

--> 🤖 ⑦ AI와 데이터의 만남 — “AI는 숫자를 먹고 자란다”인공지능 · 머신러닝 · 데이터사고AI는 갑자기 “천재”가 된 게 아니에요. 진짜 비밀은 딱 하나: 데이터.수천만 개의 숫자와 문장을 먹고, 패턴을 외우고, ‘확률적으로’ 똑똑해집니다.이번 챕터는 AI의 마법을 벗겨서, “데이터 언어”로 해석하는 10개의 이야기입니다. ㄹㅇ 개재밌음. -->이 챕터에서 배우는 것 (한 줄 요약)AI는 데이터로 학습좋은 모델보다 더 중요한 건 “좋은 데이터”패턴은 수학분류·회귀·벡터·확률이 AI의 문법편향은 위험AI가 틀리는 이유는 종종 ‘인간의 데이터’공정성도 검증윤리도 감이 아니라 “지표”로 본다⑦ 챕터 미리보기 — 다음 10편 예고[61] 🤖“AI는 데이터를 먹고 자란다”인공지능의 두뇌는 숫자다..

⚗️ “‘유의미하다’는 말의 진짜 의미”💡 p값은 과학의 yes/no 버튼이다 | 모르면 평생 '감'으로만 살래? (10초컷) 이것도 볼 시간 없냐?

-->[60] ⚗️ “‘유의미하다’는 말의 진짜 의미”💡 p값은 과학의 yes/no 버튼이다가설검정 · p값 · 유의성논문에서 제일 많이 나오는 말: “유의미하다.”근데 이 말, “중요하다”랑 같을까요? 사실 다릅니다.‘유의미’는 감탄사가 아니라 규칙이에요. p값은 그 규칙을 누르는 과학의 yes/no 버튼입니다. ㄹㅇ. -->1️⃣ “유의미”는 무슨 뜻? — ‘우연’만으로 설명되기 어렵다통계에서 “유의미하다”는 말은 보통 이런 의미예요.“관찰된 차이가 우연(랜덤)으로 나왔을 가능성이 낮다”즉, ‘아무 일도 없다(차이 없음)’라는 가정만으로는 설명이 잘 안 된다는 뜻입니다.핵심 문장“유의미” = “우연으로 보기엔 좀 어렵다”2️⃣ p값은 뭐냐 — ‘차이가 없다고 가정했을 때’ 이런 데이터가 나올 확률..

🧪 “평균값 하나로 실험결과를 요약하는 법”💡 통계적 요약은 과학의 언어다 | 모르면 평생 '감'으로만 살래? (10초컷) 이것도 볼 시간 없냐?

--> [59] 🧪 “평균값 하나로 실험결과를 요약하는 법”💡 통계적 요약은 과학의 언어다기초통계 · 평균 · 실험요약실험을 하면 숫자가 우르르 쏟아져요. 높이, 시간, 점수… 너무 많죠.그런데 과학자는 그 수많은 숫자를 평균 하나로 “요약”합니다.왜냐고요? 평균은 실험 결과를 한 줄로 번역하는 ‘통계 언어’이기 때문입니다. ㄹㅇ. -->1️⃣ 평균은 “대표 선수” — 여러 값을 한 명으로 세우는 방법평균(Mean)은 여러 측정값을 한 줄로 요약하는 대표값이에요.예를 들어 식물 키(10개), 시험점수(30명), 실험시간(5번)처럼 값이 여러 개일 때“대략 이 정도다”를 말하게 해줍니다.평균 공식(초간단)평균 = (모든 값의 합) / (개수)# pseudo-code: 평균(개념)mean = sum(x..

--> [58] 🔬 “과학은 가설이 아니라 데이터로 증명된다”💡 증거가 곧 진리다과학적방법 · 증거 · 데이터“내 생각엔 이게 맞아.” — 이건 가설이 아니라 그냥 주장일 수도 있어요.과학은 ‘말’이 아니라 증거로 설득합니다. 그 증거가 바로 데이터예요.가설은 출발점이고, 결승선은 데이터입니다. 증거가 쌓일수록 진짜에 가까워져요. ㄹㅇ. -->1️⃣ 가설은 “추측”이 아니라 “검증 가능한 문장”이어야 한다가설은 아무 말이나 되는 게 아니라, 데이터로 맞다/아니다를 확인할 수 있어야 해요.예를 들어 “이 비료는 좋다”는 애매하지만,“이 비료를 쓰면 14일 뒤 평균 키가 2cm 더 크다”는 검증 가능합니다.나쁜 가설“이건 더 좋을 것 같아” (측정 기준 없음)좋은 가설“A가 B보다 평균 2cm 더 크다..

--> [57] 🦠 “바이러스 확산은 수식으로 설명된다”💡 전염병의 속도는 확률의 함수다전염병모형 · 확률 · 확산바이러스는 “의지”가 없는데도, 사람들 사이를 엄청 빠르게 이동하죠.그 속도를 결정하는 건 공포가 아니라 접촉과 확률입니다.즉, 전염병은 드라마가 아니라 수학이에요. 퍼지는 속도는 ‘확률의 함수’로 설명됩니다. ㄹㅇ. -->1️⃣ 전염은 ‘한 번의 만남’이 아니라 ‘확률 게임’이다감염은 보통 “만나면 무조건 옮는다”가 아니에요.실제로는 감염 확률(전파확률)이 있고, 그 확률이 접촉 횟수와 만나면 결과가 커집니다.접촉 횟수(c)하루에 몇 명을 만나는가전파 확률(p)한 번 접촉에서 옮을 확률감염자 비율(i)내가 만나는 사람 중 감염자 비중핵심확산 속도는 대략 c × p × i로 커진다# p..