호. 기. 심
<신기한 것을 좋아하는 마음> 기계학습의 의미
"내가 창조하지 못하는 것은 이해하지 못한다. "
by 리처드 파인만
알고리즘이란 컴퓨터가 수행할 일을 순서대로 알려 주는 명령어의 집합이다. 명령어는 컴퓨터가 수행할 수 있을 정도로 정확하고 분명해야 한다.
알고리즘 설계는 쉽지 않다. 알고리즘을 설계한 뒤에는 자바나 파이썬 같이 컴퓨터가 이해할 수 있는 언어로 바꿔야 한다. 그 후 프로그램에서 오류를 찾고 없애는 디버깅 작업을 해야 한다.
알고리즘에는 '공간 복잡성-컴퓨터 저장 장소에 보관해야 할 정보의 크기'와 '시간 복잡성-알고리즘을 수행하는 데 걸리는 시간'이 있다. 또한 복잡성 안에는 사람이 연관된 복잡성이 있다. 여러 가지가 뒤엉켜, 오류가 슬금슬금 나타난다.
알고리즘은 입력과 출력이 있다. 데이터 컴퓨터에 넣으면 알고리즘이 처리하여 결과를 출력한다. 그런데 기계학습(머신러닝)이 이 과정을 바꾸었다. 데이터와 원하는 결과를 넣으면 데이터를 결과를 바꾸어 주는 알고리즘을 내놓는다.
기계학습은 데이터가 많을수록, 더 많이 배울 수 있다. 복잡성이라는 부분을 기계 학습은 단순하게 표현할 수 있다. 기계학습은 여러 가지 형태를 갖고, 다른 이름으로 불린다. 패턴 인식, 통계 모형, 데이터 마이닝, 지식 추론, 예측 분석, 데이터 사이언스, 적응형 시스템, 자기 조식 시스템 외에도 다른 이름도 있다.
기계 학습은 인공 지능의 하위 분야지만 점점 더 그 영역이 커지고 있다.
산업 혁명은 수공업을 자동화했고, 정보 혁명은 정신노동을 자동화한 반면에
기계 학습은 자동화 자체를 자동화했다.
문과 출신, 수포자, 업무에서도, 그리고 내가 살아온 인생의 흐름과도 관련이 없는 IT분야이지만 호기심을 갖고 바라보고 있다. 주변에 "파이썬을 배울까"라고 하면, "지금 배울 필요 없어. 쓸 일도 없잖아"라는 얘기를 듣는다. 나 또한 귀차니즘과 막연한 두려움으로 나의 호기심에 브레이크를 밟고 살아왔다.
이제는 늘 그러려니 했던 생각에 브레이크를 밟으려 한다. 궁금했던, 누군가가 보기엔 너무나 사소하지만, 나에게는 커다란 의미, 지식을 조금씩 적어 보려고 한다. 책에서 본 한 줄, 유튜브에서 본 동영상에 대한 나의 메모를 조금씩 올려 보려고 한다.. 책 한 권을 올리기에는 그 내용이 너무 길어서, 책 제목보다는 간단한 단어와 내용 위주로 글을 써야지~신기한 것을 좋아하는 마음을 담아서~
(혹시나 개념을 잘못 이해하고, 글을 적었을 때는 댓글로 알려주시면, 확인 후 정정할게요)
