마스터 알고리즘, 코딩을 넘어선 머신러닝의 모든 것

코딩 열풍, 그 시작점을 찾아가다.
코딩이란 무엇일까? 코딩이란 컴퓨터가 이해할 수 있는 언어로 이야기하는 것을 뜻한다. 이를테면, 날씨가 더우니 30도를 넘어서면 에어컨을 틀어 달라고 에어컨을 타이를 수는 없는 노릇이기 때문.

그래서 컴퓨터가 이해할 수 있는 표현으로 사용자의 필요를 전달하는 것이다. 그러나 이러한 코딩은 사실 머신러닝에 기반해 있다. 그렇기에 머신러닝을 먼저 이해하는 것이 더 현명하다.

   

즉, 코딩이 왜 필요한지, 그리고 컴퓨터가 어떻게 일을 하고 현재 세상을 움직이는 과학 기술은 무엇인지를 이해해야만 단순히 영어 단어나 암기하는 학생이 아닌, 영어로 세상을 바꾸는 누군가가 될 수 있다는 것이다.

그런 점에서 ‘마스터 알고리즘’이라는 도서는 머신러닝의 개념부터 시작해 머신러닝을 어떻게 이해하고 어떻게 적용해서 자신만의 방식으로 머신러닝을 활용할 수 있는지를 멋지게 풀어주고 있다.

머신러닝, 도대체 무엇일까?
사실, 우리는 하루 종일 머신러닝 속에서 살고 있다. 아침에 일어나는 시간은 엄마의 잔소리 대신 스마트폰이 대신 알려주고 있으며, 적당히 조절된 냉장고 속 음식은 이제 칸별로, 음식별로 자동으로 온도와 습도를 조절하는 정도가 되었다.

스마트홈이라고 불리는 기술들도 사실은 사용자의 의도를 파악해서 가장 최적화되고 사용자에게 필요한 스마트를 선보이는 것이며, 한국에도 출시된 넷플릭스는 빅데이터를 기반으로 사용자가 좋아할 만한 영상을 추천해준다.

하지만 이러한 검색 기술은 넷플릭스와 아마존이 서로 다르다. 빅데이터를 활용해서 사용자의 취향과 과거의 기록을 분석하는 것은 동일하지만, 넷플릭스는 색다른 것을 추천해준다면, 아마존은 익숙한 곳으로 우리를 데려다주는 것이다.

또한 구글에 검색어를 입력한다고 가정해보자. ‘스마트폰’이라고 검색을 한다면 도대체 수천만 가지가 넘는 정보 가운데 어떠한 정보를 보여주는 것이 좋을까? 또한 사용자는 어떠한 의도로 ‘스마트폰’을 검색한 것일까?

   

이것은 단순한 프로그래밍으로는 이해할 수 없는 머신러닝의 분야다. 머신러닝은 사용자의 의도를 정확히 분석하기 위해 사용자의 과거를 들여다보고, 사용자와 비슷한 다른 사용자층의 검색 의도와 검색 환경을 분석한다.

그래서 사용자마다 검색하는 단어는 같더라도 그 결과는 완전히 달라질 수 있는 것이다. 그리고 이것은 검색에 대한 만족도를 높여주게 된다. 즉, 머신러닝은 우리도 모르는 사이에 우리의 삶 속에 이미 존재했던 것이다.

머신러닝, 왜 알아야 할까?
미래는 스마트 시대다. 그리고 그 파급력은 국가의 경계선 안에 머물러 있지 않는다. 과거의 과일 장수는 한 동네에만 영향을 미쳤을지 모른다. 그러나 지금의 과일 장수는 전 세계를 시장으로 하고 있다.

온라인을 통해 어디서나 과일을 주문하고, 현지에서 바로 집까지 배달되는 시스템을 활용하는 것이다. 그리고 그 시스템 역시 머신러닝으로 돌아가게 되어 있다. 최적화된 경로와 최소한의 비용을 찾아서 배달이 되는 것이다.

   

최근에 불거진 포켓몬고 열풍이나 싸이의 강남스타일에 대한 전 세계적인 붐은 인터넷이라는 기반, 그리고 머신러닝을 통한 추천이 없었다면 불가능했을지 모를 파급력일지 모른다.

즉, 생활의 모든 면에서 머신러닝이 들어 있기 때문에 우리는 그것을 알아야 한다. 물론, 모든 사람이 자동차의 기기적 구조를 알아야 하고 익혀둘 필요는 없지만 그것을 운전하기 위한 교육은 필요하듯 머신러닝 역시 그러한 것이다.

하지만 현재까지의 머신러닝에 대한 이해는 마치 집을 지을 때 필요한 벽돌에 대해서만 알고 있는 것과 같다. 그러나 벽돌 하나를 이해한다고 해서 집의 전체적인 구조와 공학적, 디자인적 개념을 모두 이해할 수는 없을 것이다.

그래서 머신러닝이 단순히 무엇인지만 이해하는 것이 아닌, 이것을 나에게 맞도록 쓰임새 있는 기술로 활용할 방법을 마스터 알고리즘은 훌륭하게 소개하고 있다. 뜬구름과도 같았던 스마트와 IT에 대한 지식을 더 깊이 있게 바꿔주는 것이다.

마스터 알고리즘, 코딩보다 머신러닝
그렇기에 마스터 알고리즘은 코딩보다도 먼저 머신러닝에 대해 알고 습득할 것을 권고하고 있다. 기본적인 원리를 이해해야만 그것을 제대로 활용할 수 있기 때문. 그러나 그 방식이 사뭇 색다르다.

앞서 필자가 언급한 다양한 예시들은 모두 마스터 알고리즘에 나오는 내용들이다. 그리고 그 서술 방식 또한 읽기 편하고, 술술 읽힌다. 이 책은 알고리즘에 관한 전공 서적이 아니다. 그리고 단순한 개념서도 아니다.

머신러닝에 대해서 풀어쓴 읽기 편안한 책이면서도 동시에 전문가들도 읽어보면 도움이 될만한 실제 예시들이 매우 많이 들어 있다. 앞서 언급된 넷플릭스와 아마존의 서로 다른 머신러닝 기술과 같은 것들을 잘 풀어서 설명한 것이다.

그런 점에서 마스터 알고리즘은 계속 읽고 싶은 맛이 있다. 요즘처럼 책을 읽지 않는 사회 속에서도 꼭 한 번쯤은 읽어보면 좋을만한 책으로서 ‘마스터 알고리즘’을 추천하는 이유가 바로 여기에 있다. - MACGUYVER.

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