기계학습(Machine Learning)이란?

기계학습(Machine Learning)이란?

사진 출처: 워너 브라더스 코리아

호아킨 피닉스 주연의 조커(Joker, 2019)란 영화를 본 적이 있는가?

이 영화에서 흥미로운 부분은 영화 밖 관객과 영화 안 관객이 조커에게 갖는 인식이 다르다는 것이다.

 훗날 조커가 될 아서 플렉은 정신 질환과 장애, 불안정한 일자리, 건강이 좋지 않은 홀어머니를 모시고 사는 편치 않은 삶을 살고 있지만, 다른 이들을 행복하게 만드는 사람이 되기 위해 노력하는 삶을 지내고 있다.

 지하철에서 만난 어린아이를 웃기기 위해 얼굴로 장난을 치거나, 웃긴 개그들을 정리해놓은 개그 노트를 만들고, 개그맨이라는 꿈을 향해 어떻게든 노력하며, 망상 속이긴 했지만 행복한 삶을 꿈꾸는 그런 사람이다.

 하지만, 사회는 아서 플렉에게 그리 호의적이지 않았고, 광대 분장을 하고 입간판을 들고 광고를 하는 그는 강도질을 당하거나, 건장한 백인 남성들에게 둘러싸여 위협을 받거나, 그의 잘못이 없음에도 불구하고 일방적으로 그를 해고해버리는 등, 아서 플렉을 둘러싼 사회는 그를 하루하루 꿈으로부터 밀어내고 있다.

 영화가 절정에 도달아 아서 플렉이 결국 조커로 각성하여, 추가 살인을 저지르고 폭동의 심볼이 되었을 때, 관객들은 사회의 부조리에 희생당하고 결국 사회에 폭발적인 분노를 표출한 조커에게 감정 이입하여 조커로부터 카타르시스를 느끼게 되며, 영화 안의 관객들은 조커라는 괴물에게 공포를 느끼게 된다.

 

 

 

 자, 이번엔 빅데이터 분석가의 관점에서 위 내용을 바라보도록 하자, 만약 살인범인 아서 플렉에 대해 영화 내부의 인물이, 그가 어째서 살인범이 되게 되었는지에 대해 분석해본다면 어떤 결과가 나올까?

 영화 안에 있는 인물들이 아서 플렉에 대해 얻을 수 있는 정보는 다음과 같다. "흡연자, 편모가정, 빈곤층, 정신 장애 보유, 신체 기형 보유, 일용직 노동자" 이러한 특징을 가진 사람들과 그렇지 않은 사람들을 비교해보니, "이런 특징을 가진 사람들이 그렇지 않은 사람보다 범죄를 저지를 확률이 높다! 그러니 이런 특성을 가지고 있는 사람들을 감시해야 한다!"라는 결론을 내릴 수 있다.

 영화 밖 관객인 당신은 위 결론에 대해 동의할 수 있는가? "아서 플렉을 괴물로 만든 것은, 그에게 친절하게 굴지 않은, 그를 둘러싼 사회지 않느냐!!"라는 생각을 하며, 반발을 할 수도 있을 것이다.

 우리가 접하는 대부분의 데이터는 어떠한 사건의 본질, 그 현상 자체에 대한 것이 아닌, 연구자의 의도, 관점, 생각, 가설이라는 주관이 섞여있는 상태에서 생성이 된다. 그러다 보니, 우리는 실제 현상으로부터 상당히 거리가 떨어져 있을지도 모르는 데이터를, 실체라고 오판할 수 있으며, 본질에 다가가고자 하는 시도인 분석이, 도리어 본질로부터 멀어지는 행동이 될 수도 있다.

 

 

 

어떻게 하면 위 문제를 해결할 수 있을 것인가?

 사람의 인식은, 어떠한 대상에 대하여, 자신의 지식, 경험 등을 기반으로, 대상을 분류하는 과정을 통해 이루어지며, 우리는 인식 능력이 좋은 사람을 "통찰력 있는 사람", "시야가 넓은 사람"이라고 종종 이야기한다.

 하지만, 사람이 가질 수 있는 지식, 경험은 매우 한정적이고, 그 양 역시 많지 않으며, 그 대상에 대해 받아들이는 정보 역시 온전하다고 할 수 없다. 장님에게 코끼리를 설명하라고 하면, 다리를 만진 장님은 코끼리에 대해서 "코끼리는 기둥이다!"라고 할 것이고, 코끼리의 꼬리를 만진 장님은 "코끼리는 밧줄이다!"라고 할 것이며, 코끼리의 코를 만진 장님은 "코끼리는 두꺼운 뱀이다!"라고 할 것인데, 눈이 보이는 우리 역시도 한눈에 보이지 않는 어떠한 대상에 대해, 심지어 눈에 보인다고 할지라도, 우리가 정의 내리고자 하는 어떠한 현상의 경계, 본질을 인식할 수 없다.

 예를 들어, 당신이 청년 실업의 본질을 알고 싶다면, 과연 그 청년 실업이라는 현상의 경계는 어디서부터 어디까지이겠는가? 그리고 당신이 비교적 정확한 경계를 찾아낸다고 할지라도, 그 경계가 불변하겠는가?

 

 

 

 자, 사람의 인식이 가진 한계가 위와 같다고 하면, 기계 즉, 컴퓨터에게 실제 현상에 관련된 것인지 아닌지는 모르겠지만 발생한 모든 데이터를 주고 그 데이터들을 분류해보라고 하면 어떨까?

 사람 한 명이 처리할 수 있는 데이터의 한계가 있고, 여럿이서 데이터를 공동으로 처리하는 경우, 의사소통의 문제 등으로 인해, 현상을 이해하는데 문제가 생길 수 있다면, 어마어마하게 좋은 컴퓨터에게 어마어마한 양의 데이터(빅 데이터)를 주고, 그 어마어마한 양의 데이터를 어떤 규칙에 따라 학습시키고, 데이터들을 분류해 나가다 보면, 조커와 같은 살인자 집단이 갖는 공통된 패턴을 찾아낼 수 있고, 보다 본질에 대한 명확한 이해를 할 수 있지 않을까?

 위 내용들을 단순화시켜 말하자면, 무엇인지 모르는 본질이 숨어있을 엄청나게 거대한 빅 데이터를, 컴퓨터에게 주고, 빅 데이터를 학습시켜서 컴퓨터가 그 안 속에 숨어있는 어떠한 패턴을 찾아내게 하는 것. 이 일련의 활동이 기계 학습(Machine Learning)이며, 우리는 데이터 자체에서 패턴을 찾아낼 수 있다.

 우리는 이 기계 학습을 통해서, 우리가 지금까지 알지 못했던 빅 데이터 속에 숨겨져 있는 어떠한 패턴, 이론, 변수 등을 찾아내어, 지금까지의 이론을 기반으로 하여 시작하는 연구에서, 실제 데이터를 통해서 이론을 찾아내는 연구로 현상에 대해 접근하는 방법을 바꿔서 다가갈 수 있다.

 이 것이 우리가 기계학습을 공부해야 하는 이유이며, 기계학습으로 해낼 수 있는 가능성이 바로 이것이라 말할 수 있다.

 

 

 

 자, 지금까지 기계 학습(Machine learning)이 무엇인지에 대해 이야기해보았다. 위키피디아나 책에서 나온 정의는 잘 와 닿지가 않아, 기계학습에 대한 필자의 생각을 정리해본 내용이다. 보다 자세한 내용은 위키피디아나 책을 찾아보길 바라며, 이제 천천히 기계학습에 대해 본격적으로 접근해보도록 하자.

 본 블로그에서 기계학습 부분은 파이썬을 이용해서 실습할 예정이므로, 다음 포스트에서는 파이썬 기계학습의 대명사인 텐서플로우(Tensorflow) 설치 방법에 대해 학습해보도록 하겠다.