Naver Blog
컴퓨터 싸이언스, 머신러닝, 그리고 영어독해 알고리즘
누구에게나 처음이라는 단어는 기뻐요. 더불어 " #수학처럼 영어를 공부한다"는 캐치프레이즈를 내 걸고 시작하는 블로그의 첫글을 무엇으로 시작할까하는 고민도 있어왔죠. :) 영어에 대한 영감은 영어에서만 받는 것이 아니더라구요. 주식을 하다가도, 시를 읽다가도 생기죠. "인지하는 순간 존재하게 되며, 그때부터 나의 뇌는 인지한것과 관련된 것만 보여주기 시작한다'는 문구처럼 갑자기 #머신러닝 공부를 하다가 인지한 것이 있어 첫 블로그 글로 작성합니다. 이제 시작합니다. 다음 그림의 왼쪽과 오른쪽을 잘 비교해서 보세요. 무엇이 다른가요? 친절한 A.I. I 현상 #기존컴퓨터사이언스 인간의 정보처리 과정은 #기존컴퓨터사이언스 와 동일하게 입력과 풀이 알고리즘에 따라 답을 출력하는 절차를 거치게 되요. 입력은 독해 지문, 출력은 답을 내는 것에 해당해요. #영어독해알고리즘 은 단어와 문법을 이용한 해석도 포함하지만, 해석 그 자체와 동일시 할 수는 없어요. 왜냐면, 해석은 영어를 국어로 바꾸