비전공자들에게 머신러닝이란

전공자가 아닌 사람들에게 자기소개로 머신러닝 또는 딥러닝 공부를 한다고 하면 아직 생소하게 이해하는 사람들이 있다. 알파고 이후로 인공지능이라는 기술이 대중들에게 널리 퍼지게 되었지만 인공지능은 알아도 기계학습은 잘 모르는 경우가 있다. 한 번은 딥러닝 공부를 한다고 했는데 전공 공부를 깊게 공부한다고 받아들였던 사람도 있었다. 그런 사람들에게 머신러닝 또는 딥러닝에 대해 알려주게 되는데 내가 배웠던 머신러닝의 정의는 다음과 같다.

A computer program is said to learn from experience E with respect to some class of tasks T and performance measure P, 
if its performance at tasks in T, as measured by P, improves with experience E.

컴퓨터 프로그램이 어떤 Task(T)와 Performance(P)에 관하여 Experience(E)에서 학습하는 것은 Performance에 의해 평가되는 Task의 Performance가 Experience로부터 개선되는 것을 의미한다. 하지만 이 정의를 이용해 머신러닝에 대해 알지 못하는 사람에게 알려주는 경우는 거의 없을 것라고 생각한다. 모르는 사람에게는 더 쉽고 이해하기 쉽게 설명하는 방법이 옳다고 생각하고 있고 굳이 어렵게 설명하는 것은 자신이 그것에 제대로 이해하지 못하거나 설명할 수 없다고 생각한다. 아서 사무엘은 기계 학습을 “기계가 일일이 코드로 명시하지 않은 동작을 데이터로부터 학습하여 실행할 수 있도록 하는 알고리즘을 개발하는 연구 분야”라고 정의하였다. 위 정의보다 더 이해하기 쉽다고 생각하지만 비전공자들의 생각은 다를지도 모르겠다.

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