데이터로부터 참값을 찾아가는 과정

인공지능이나 신경망이라고 하면 거대한 서버실에서 복잡한 수식이 오가는 장면이 떠오르지만, 사실 그 본질은 우리가 일상에서 '진실을 찾아가는 과정'과 매우 닮아 있습니다.

 

기술에 익숙하지 않은 독자들도 쉽게 이해할 수 있도록, '키 측정'이라는 비유를 통해 신경망 학습의 의미를 정리해 보았습니다.

AI가 공부하는 법: "당신의 진짜 키는 얼마인가요?"

1. 도입: '참값'은 어디에 있는가?

우리는 흔히 자신의 키가 175cm라거나 160cm라고 말합니다. 하지만 엄밀히 말해 '키의 참값'이란 무엇일까요? 아침에 잰 키와 저녁에 잰 키가 다르고, 어떤 측정기를 쓰느냐에 따라 소수점 단위가 달라집니다.

 

우리는 결코 완벽한 참값을 알 수 없습니다. 다만 여러 번 측정해서 얻은 데이터들을 바탕으로 "내 진짜 키는 아마 이 정도일 거야"라고 추정할 뿐입니다.

2. 모델: 머릿속에 그리는 '예측 지도'

추정을 하려면 우선 기준이 필요합니다. "내 키는 여러 번 측정했을 때 그 평균값 근처에 몰려 있을 거야"라는 생각을 가질 수도 있고, 조금 더 정교하게는 "측정값들이 정규분포(종 모양의 그래프)를 따를 거야"라고 가정할 수도 있습니다.

 

이렇게 현실 데이터가 어떤 형태를 띠고 있을 것이라고 머릿속에 그리는 설계도, 이것을 우리는 '모델'이라고 부릅니다.

3. 해결책을 찾는 3단계 과정

데이터를 통해 문제를 해결하는 과정은 아래와 같이 세 단계로 정형화할 수 있습니다.

• 1단계: 모델 설정 (가정하기) "데이터는 이런 규칙(함수)을 따를 거야"라고 일단 가정을 세우는 단계입니다.
• 2단계: 오차 함수 정의 (차이 확인하기) 내가 세운 모델이 예측한 값과 실제 데이터 사이에 얼마나 차이가 있는지 계산합니다. "아, 내 예상이 실제보다 2cm 더 컸구나" 하고 깨닫는 과정입니다.
• 3단계: 오차 줄이기 반복 (수정하기) 확인된 오차를 바탕으로 모델의 파라미터(설정값)를 조금씩 수정합니다. 이 과정을 수천, 수만 번 반복하면 모델은 점점 실제 데이터에 가까워집니다.

신경망 학습도 결국 '반복적인 교정'입니다

놀랍게도 수조 원의 가치를 가진 최신 AI 신경망이 학습하는 과정도 이와 똑같습니다.

1. 신경망(모델)이라는 거대한 함수를 준비합니다.
2. 데이터를 넣어보고 나온 결과와 실제 정답 사이의 오차를 구합니다.
3. 그 오차를 줄이기 위해 신경망 내부의 수많은 '스위치'들을 아주 미세하게 조정합니다.

결국 신경망 학습이란, 주어진 데이터를 가장 잘 설명할 수 있는 '참값'에 가까운 모델을 찾아가는 끈기 있는 과정이라고 할 수 있습니다. 복잡한 알고리즘 뒤에는 "데이터를 통해 진실에 한 발짝 더 다가가려는" 아주 인간적인 논리가 숨어 있는 셈입니다.