파이썬 라이브러리를 활용한 머신러닝(번역개정판): 사이킷런 핵심 개발자가 쓴 머신러닝과 데이터 과학 실무서

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파이썬 라이브러리를 활용한 머신러닝(번역개정판)

1.1

왜 머신러닝인가?

초창기 지능형 애플리케이션들은 데이터를 처리하고 사용자의 입력을 다루는 데 하드 코딩된

“

if

”와 “

else

” 명령을 사용하는 시스템이었습니다. 의심되는 메일을 스팸함으로 보내야 하는 스

팸 필터를 생각해보겠습니다. 스팸으로 의심되는 단어들로 블랙리스트를 만들어 처리할 수 있

을 것입니다. 이 방식은 지능형 애플리케이션을 만들기 위해 규칙 기반 전문가 시스템

rule

-

based

expert

system

을 사용하는 예라고 볼 수 있습니다. 결정 규칙을 수동으로 만드는 것이 적합할 때도

있습니다. 모델링할 처리 과정을 사람이 잘 알고 있는 경우입니다. 하지만 직접 규칙을 만드는

것은 두 가지 커다란 단점이 있습니다.

•

결정에 필요한 로직은 한 분야나 작업에 국한됩니다. 작업이 조금만 변경되더라도 전체 시스템을 다시 개

발해야 할 수 있습니다.

•

규칙을 설계하려면 그 분야 전문가들이 내리는 결정 방식에 대해 잘 알아야 합니다.

얼굴 인식은 규칙을 직접 만드는 데 실패한 대표적인 예입니다. 요즘엔 모든 스마트폰이 이미

지에서 얼굴을 찾아낼 수 있습니다. 하지만 얼굴 인식은

2001

년 이전에는 풀 수 없는 문제였습

니다. 컴퓨터가 인식하는 픽셀(컴퓨터에서 이미지를 구성하는 단위) 방식이 사람이 얼굴을 인

식하는 방식과 매우 다르다는 점이 가장 큰 문제였습니다. 이런 표현 방식의 차이 때문에 디지

털 이미지에서 얼굴을 구성하는 것이 무엇인지를 일련의 규칙으로 표현하기가 근본적으로 ...