처음 배우는 머신러닝 - 새로운 지식을 향한 걸음

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처음 배우는 머신러닝

새로운 지식을 향한 걸음

 인공지능은 최근 개발 분야에서 가장 큰 화두입니다. 많은 데이터 과학자들이 인공지능 연구에 매진하고 있습니다. 그 덕분에 많은 발전이 있었습니다.  2016년이 벌써 까마득하게 느껴집니다. 모든 사람들이 아직 컴퓨터는 바둑으로 사람을 이길 수 없다고 했지만 그 해 이세돌 구단과의 대전에서 구글의 알파고는 4승 1패로 승리했습니다.  인공지능 분야에서는 큰 성취였고 인간의 분야에선 아쉬움이 남는 결과였습니다. 

 그 이후로 몇년이 지났습니다. 간간히 들리는 바로는 그 인공지능은 더욱 발전하여 이제는 인간이 도저히 범접할 수 없는 경지에 도달했다고 들었습니다. 그리고 그 발달된 인공지능을 통해 구글은 앞으로 어디로 나아갈지 예측할 수 없는 회사가 되어 버렸습니다. 

 앞서 나가는 분들은 그 분들의 분야에서 열심히 해주셔서 앞으로 인류의 발전에 기여하실 거라고 믿습니다. 반면에 책벌레인 저는 새로 읽을 분야가 생겨서 기쁠 따름입니다. 제가 이번에 고른 책은 인공지능의 한분야인 머신러닝을 다룬 책 “ 처음 배우는 머신러닝”입니다. 

 이 책은 제가 접해본 기술 서적 중에서 어려운 기술을 쉽게 설명해주는 몇 안되는 책중에 하나입니다. 많은 기술 서적들은 전문가의 언어로 전문적으로 설명하기 때문에 저 같은 일반인이 읽기에는 어려운 부분이 많습니다. 특히 용어에 대한 정의 없이 본론으로 들어가는 책들이 많은데 그럴 경우 읽어 나가다가 맥락을 놓치게 되고 결국 이해를 포기하게 됩니다. 반면에 이 책은 초반에 용어 정리부터 후반에 실전 예제까지 잘 갖춰진 기술 서적이었습니다. 

 얼마전에도 머신러닝에 대한 책을 한 권 골랐습니다. 그 책을 읽어 나가다가 결국 포기를 했었습니다. 그 이유는 책의 내용을 수식으로 설명하려 했기 때문입니다. 수학을 싫어하지는 않습니다만 고도의 상징체계를 사용하고 있는 수학은 어떤 패턴을 효율적으로 표현할 수는 있지만 그것을 활자로 인식했을 때 이해하기에는 어렵습니다. 하지만 수학의 바탕 위에 세워진 인공지능 기술인 만큼 수식 없이는 말할 수 없는 영역도 존재합니다. 꼭 필요한 부분에서는 수학을 사용하고 그 세부적인 학습은 독자에게 맞기는 것 그 절제의 균형을 잡는 것이 저자의 역량이 아닌가 합니다. 

 

처음 배우는 머신러닝

 기술 서적을 읽은 만큼 기술의 한 요소를 소개하고 넘어가겠습니다. 바로 손실함수 입니다.  이 책에서 정의하고 있는 손실 함수는 다음과 같습니다. 

모델이 실제로 데이터를 바르게 표현했는지 혹은 얼마나 예측이 정확한지 수학적으로 표현하는 것이 손실 함수입니다. 

처음 배우는 머신러닝  p. 58

 

 즉 데이터를 통해 머신러닝이 만든 모델이 어떤 데이터를 입력받아 만들어낸 출력이 제대로 예측 했는지 또는 얼마나 틀렸는지 보여주는 함수라는 뜻인 것 같습니다. 결국 손실 함수는 답을 알고 있다는 뜻이 됩니다. 그럼 모델을 통해 예측할 필요가 없는 게 아닌가 하는 의구심이 들지만 더 이상의 기술에 대한 철학적 접근을 했다가는 뇌가 망가질 것 같아 여기서 멈추어야 할 것 같습니다. 그 언젠가 머신러닝을 제대로 공부한 분을 만나게 된다면 한번 여쭤 보고 싶은 부분이기도 합니다. 

 예전에 어디서 주워들은 표현으로 ‘그 분야를 알기 위해서는 개론서 열권을 읽으면 된다’라는 말을 들은 적이 있습니다. 인공지능 분야는 앞으로 어디까지 발전하게 될지 알 수 없는 분야이기도 하고 연구된 지 오래되어 많은 개론서 교양서들이 나와있는 분야이기도 합니다. 앞으로도 꾸준히 관련 책을 읽을 수 있을 것 같아 기대됩니다. 

 정말 잘 정리된 머신러닝 기술서 ‘처음 배우는 머신러닝’ 이었습니다.

 

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