모델은 머신러닝을
이해하는 중요한 열쇠입니다.
머신러닝에서 이야기하는
모델의 의미를 이해했다면
머신러닝의 개념을 파악한 것이라고 할 수 있습니다.
오늘 하루는 모델이라는
말의 의미를 파악하는 것만으로도
잘 지낸 하루가 될 것입니다.
오늘은 딱 모델만 공부하세요.
자 그럼 모델이란 무엇일까요?
비유를 들어봅시다.
아이들의 모델
아이를 관찰해본 적이 있나요?
하루 종일 모든 것을 만져보고 먹어봅니다.
예를 들어,
아이들은 이렇게 생긴 것(아이스크림)을
먹고나면 ‘맛있다’라고 느낍니다.
그리고 이렇게 생긴 것(돌멩이)을 먹어보면,
‘못 먹는 것’ 임을 알게 됩니다.
이 과정에서 먹어도 되는 것과 먹으면 안 되는 것,
먹고 싶은 것과 먹기 싫은 것을 알게 됩니다.
이런 과정을 통해서 갖게 된 판단능력을
‘교훈’이라고 부릅니다.
교훈 덕분에 경험해보지 않아도
그 결과를 예측 혹은 추측할 수 있습니다.
우리는 추측 덕분에 먹어보지 않아도
그것이 먹어도 되는 것인지,
먹을 수 없는 것인지를 결정할 수 있습니다.
과학자들의 모델
과학자들은 현상을 관찰합니다.
그리고 그 현상을 설명할 수 있는 이유를 추측합니다.
이것을 ‘가설’이라고 합니다.
그리고 그 가설을 검증하기 위해서
여러 가지 실험을 진행합니다.
실험 결과가 도출된 후,
가설에 모순이 없다면 이론으로 인정됩니다.
이론 덕분에 낙하하고 있는 물체가
10초 후에는 어디에 있을지도 예측할 수 있습니다.
교훈과 이론은 판단력의 다른 이름이라고도 볼 수 있습니다.
좋은 판단력은 나의 삶과 인류의 진보에
필수적인 도구입니다.
‘머신러닝’이란 판단력을 기계에게
부여하는 기술이라고 할 수 있습니다.
머신러닝을 만든 사람들은
이런 ‘판단력’을 ‘모델(Model)’이라고 부르기로 했습니다.
또 이 모델을 만드는 ‘과정’을
‘학습(Learning)’이라고 부르기로 했습니다.
학습이 잘 되어야 좋은 모델을 만들 수 있고,
모델이 좋아야 더 좋은 추측을 할 수 있습니다.
추측이 정확해야 좋은 결정을 할 수 있는 것은
말할 것도 없습니다.
모델이 무엇인지 아시겠나요?
모델의 의미를 알았다면
오늘 여러분은
빛나는 하루를 보낸 것입니다.
기분 좋죠?
기분 좋아하는 것도 실력입니다.
최대한 과장해서 기뻐해 주세요.
축하합니다.
자, 박수!
