규칙을 적어 주는 대신, 컴퓨터가 예시에서 규칙을 배우게 하는 방법이에요.
머신러닝은 컴퓨터에게 규칙을 직접 적어 주지 않고, 예시를 잔뜩 보여 줘서 규칙을 스스로 찾게 하는 방법이에요. 스팸 메일을 거르려면 '이런 단어가 있으면 스팸'이라고 일일이 적는 대신, 스팸과 정상 메일 수만 통을 보여 주는 식이에요. 요즘 AI라고 부르는 것 대부분이 이 방식으로 만들어져요.
컴퓨터는 예시를 보면서 자기 안의 숫자(파라미터)를 조금씩 고쳐 틀리는 횟수를 줄여요. 이 과정을 학습이라고 해요. 정답을 같이 주는 지도학습, 보상으로 배우는 강화학습처럼 배우는 방식도 여러 가지예요.
비유로 보면
자전거 타는 법을 설명서로 외워서 배우는 사람은 없어요. 넘어지고, 고치고, 또 타 보면서 몸이 익히죠. 머신러닝도 규칙집 대신 수많은 시도와 수정으로 익혀요.
예를 들면
음악 앱이 내가 자주 듣는 노래를 보고 비슷한 곡을 추천하는 것도 머신러닝이에요.
자주 하는 오해
오해머신러닝은 사람이 규칙을 아주 많이 적어 넣은 프로그램이다.
실제로는사람이 직접 정하는 건 어떤 예시를 보여 줄지, 무엇을 '틀렸다'고 칠지 같은 큰 틀이에요. 정작 판단 규칙은 숫자로 만들어져서, 만든 사람도 한 줄씩 읽어 낼 수 없는 경우가 많아요.
오해기계가 '배운다'는 건 사람처럼 이해한다는 뜻이다.
실제로는기계는 예시에서 정답과 자주 함께 나오는 무늬를 잡아낼 뿐이에요. 늑대 사진 대부분에 눈이 깔려 있으면, 동물 대신 하얀 배경을 보고 '늑대'라고 답하도록 배울 수도 있어요.
수업에서 써 보기
선생님은 수업 시작에, 학생은 혼자 공부할 때 써 보세요.
- 질문
- '규칙을 적어 주기'와 '예시를 보여 주기' 중 어느 쪽이 더 잘 맞는 일은 무엇일까요?
- 활동
- 짝과 함께 '강아지 사진 고르기'를 규칙만으로 설명해 보세요(귀 모양, 털 색…). 몇 줄 만에 규칙이 막히는지 세어 본 뒤, 예시 사진을 많이 보여 주는 쪽이 왜 쉬운지 이야기해요. 마지막으로 1958년 퍼셉트론 기록(E0005)을 열어, 배우는 기계가 언제부터 있었는지 확인해 봐요.
이 낱말과 이어진 기록
출처로 확인한 AI 역사 속 장면이에요.
오류로부터 가중치를 갱신하는 최초의 학습 절차. Psychological Review 65(6) 386-408