급부상한 인공지능
10년 전만 해도 프로그래밍이라 하면 다들 게임 개발, 웹사이트 제작 등을 떠올렸을 것이다. 하지만 지금 지나가는 사람에게 프로그래밍을 이야기하면 대부분 이 밈을 떠올릴 것이다.
알파고가 등장한 지 6년, 사람들은 이제 프로그래밍이라 하면 인공지능을 떠올리게 됐다.
나도 AI 맛만 보자
인기가 많으면 당연히 체험해보고 싶은 법, 나는 두 달 전 혼자서 공부하는 머신러닝+딥러닝 (혼공머신) 이란 책을 통해 머신러닝에 입문했다. 이 책은 정말 명서였다. 실습을 통해 ML 라이브러리 사용을 친숙하게 할 수 있었고, 정말 중요한 이론들로만 구성해서 지루할 틈이 없었다. 책을 재밌게 따라가다 보니 1주일 만에 독파하게 되었다.
좀 더 깊게?
첫인상이 너무 좋아서 그랬을까, 나는 ML에 더 빠지게 되었다. 그리고 곧 혼공머신의 저자이신 박해선 작가님이 번역한, 핸즈 온 머신러닝 (핸즈온) 에 도전하기로 했다. 책이 생각보다 어렵다지만, 그래도 내가 배운 내용을 좀 더 세부적으로 파헤치는 느낌일 테니 쉬울 거라 생각했다.
하지만 이건 오산이었다.
복병
복병은 바로 numpy, pandas등 파이썬의 데이터 분석 라이브러리였다. 혼공머신에서는 기본적인 메소드들만 상세 설명까지 붙여가며 사용하다 보니, 데이터 라이브러리들이 얼마나 방대하고 강력한지 깨닫지 못했다. 하지만 핸즈온에서는 메소드 설명도 없이, 라이브러리 활용을 무궁무진하게 했다. 나는 그래서 ML 라이브러리인 scikit-learn보다 numpy, pandas 검색에만 시간을 쏟았다. 결국 2번째 챕터만에 공부를 중단하게 되었다. ML은 파이썬으로 다양한 프로그램을 만들며 파이썬 라이브러리들과 친숙해진 후에 다시 공부하기로 했다.
주의하자
ML이 데이터 과학이라는 건, 나뿐 아니라 많은 사람이 간과할 것 같다. AI는 이제 대화도 하고, 배까지 몰며 그 활용 분야가 무궁무진하다. 하지만 이런 화려한 결과물들로 인해 그 본질을 잊으면 안 된다. ML은 엄연히 데이터 과학 분야이며, 당연히 파이썬 데이터 분석 라이브러리가 사용된다.
앞으로도 어떤 분야를 공부할 때, 그 분야의 화려한 결과물보다는 그 본질에 더 주목하는 것이 좋겠다는 깨달음을 얻었다.
