“머신러닝 적용에서 중요한 것은 성공할 때까지 반복하는 것이다. 머신러닝은 정말 많은 반복이 필요하고, 되면 될수록 원래 한 것보다 더 좋은 결과가 나올 것이다.”
안명호 MHR 대표는 데브멘토의 머신러닝 특강에서 머신러닝 적용 5단계를 설명하며, 지속적인 반복이 중요하다고 강조했다.
안 대표는 “머시러닝 알고리즘 적용하고 적당한 데이터 넣으면 잘 만들어지겠지라는 생각은 현실과 크게 다르다”면서 “끊임 없는 관심과 노력을 기울여야 머신러닝이 성공할 수 있다”고 말했다.
안 대표가 말한 머신러닝 적용 5단계로는 첫 번째 문제의 정의단계다. 데이터를 통해서 어떤 문제를 해결할 것인가 먼저 정의를 내린다. 두 번째는 문제 해결을 위한 데이터 수립이다. 어떤 상품의 매출을 일으키는 결과를 예측하고 싶으면 그 상품과 관련된 데이터를 모으고 머신러닝이 이해하기 쉽도록 만드는 과정 등이 있어야 한다는 것.
세 번째는 머신러닝 알고리즘을 사용해 러닝 모델을 만드는 것이다. 네 번째는 학습한 것을 시험하는 과정이다. 학습된 결과가 얼마나 신뢰도가 있고 목표치와 같은 수치를 내고 있는지 등을 살펴본다. 원하는 자룔르 만들어낼 수 있다고 생각한다면 다섯 번째 단계인 활용단계로 넘어가는 것이다. 만약 원하는 결과물이 아니라고 한다면 다시 두 번째 단계인 데이터 수립으로 돌아가서 지속적으로 무한 반복하는 과정이 머시러닝 적용 단계이다.4
