밑바닥부터 시작하는 데이터 과학 데이터 분석을 위한 파이썬 프로그래밍과 수학·통계 기초

from Scratch

405

󽴜󽴔󼉣󼅫

· 인공신경망

· 값비싼 ‘임직원 유지 전문가’

여러분의 데이터 과학자 중 한 명이 어떤 모델이든 가장 잘 동작하는 모델을 사

용해야 한다고 주장했다.

두 번째 과학자는 인공신경망을 사용해서는 안 된다고 주장한다. 다른 두 대

안은 예측에 대해 해석할 수 있으며, 이러한 해석만이 인사과가 (단 한 번의 개

입이 아닌) 큰 변화를 일으키는 데 도움이 된다고 주장한다.

세 번째 과학자는 비록 ‘전문가’가 어떤 설명을 제시할 수는 있더라도, 그 사람

의 설명이 진짜 예측된 결과의 이유인지는 보장할 수 없다는 점을 지적했다.

우리가 지금까지 살펴본 다른 예시들과 마찬가지로, 이 문제에서도 절대적으

로 가장 좋은 선택은 없다. 어떤 상황에는(법적인 이유에서나 혹은 여러분의 예

측이 어떤 방식으로든 인생을 바꿀만한 영향을 준다면) 모델의 성능이 비록 더

나쁘더라도 결과를 해석할 수 있는 모델을 더 선호할 수도 있다. 다른 상황에서

는, 가장 성능이 좋은 모델을 원할 수도 있을 것이다. 또 어떤 경우에는 해석이

가능하고 성능도 좋은 모델이 존재하지 않을 수도 있다.

26.8

추천

23

장 ‘추천 시스템’에서 논의했다시피, 데이터 과학의 흔한 응용 사례로 사람들

에게 추천해 주는 것을 뽑을 수 있다.

유튜브에서 영상를 볼 때, 유튜브 측에서