[플레이데이터 SK네트웍스 Family AI 캠프 6기] 5주차 회고 (10/21~10/25)

 

 - FACTS(사실, 객관):

 인공지능의 개념과 머신러닝에 관해서 배우기 시작하였다. 데이터 전처리와 모델 학습, 그리고 모델에 대한 검증까지 배우고 있다. 기본적으로 함수와 같다는 느낌이 드는데 원하는 결괏값이 나오는 인공지능 함수를 만드는 방법을 배운다. 배운 개념의 소제목들을 읊는다면 다음과 같다.

1. 머신러닝 개요

2. 첫번째 머신러닝 분석

3. 데이터셋 나누기

4. 데이터_전처

5. 평가지표

 

- FEELINGS(느낌, 주관):

  아직까지는 인공지능이 함수라는 느낌을 지울 수가 없다. 그리고 데이터를 수집하는 것 자체가 굉장히 중요하다는 인상을 받는다. 데이터 전처리가 굉장히 큰 부분을 차지한다는 것을 배우게 되었다. 모델이 학습하기 편하게 잘근잘근 씹어줘야 되는 것이다. 

 전 세계에서는 AI 기술에 선두를 달리기 위해서 각국에서 열심히 달리고 있다. 그 끝에 무엇이 있을지 모른 채 달려 나가고 있다는 느낌도 받는다. AI 기술을 통해서 사람들은 양질의 자료를 쉽게 얻을 수 있게 되었다. 다만, 이제는 무엇이 사실인지를 판가름하는 것이 더 중요해질 것 같다. 보안 문제가 중요해질 것 같다는 느낌이다. 

 데이터 전처리부터 모델링까지 수학이 많이 들어간다. 특별히 아직은 초보적인 단계여서 통계의 기초적인 지식들이 모델링에 적용되는 것을 배웠다. 수학 공부를 병행해야 되는 필요를 느끼기도 한다. 할 것이 많아지는 것 같다. 

 

- FINDING(배운 것):

 머신러닝 일반과 데이터를 불러오고, 데이터를 처리하는 방식 중에 하나인 결측치 처리에 대해서 배우게 되었다. 결측치는 데이터셋 가운데 입력이 되지 않은 데이터값을 의미한다. 결측치를 처리하는 방법도 데이터의 형식에 따라 다르다는 것을 배우게 되었다. 데이터를 잘 다루는 것이 중요한 듯하다. 

 

- FUTURE(미래):

 AI 기술에 기초적인 부분을 배우고 있다. 이것을 어떻게 활용할 수 있을지 계속해서 생각해야 겠다. 되도록이면 사람들에게 도움이 되는 쪽으로 말이다. 현재는 이미 결정되어 있는 코드를 잘 불러와서 쓰는 것이 중요한 것을 배우고 있다. 잘 만들어진 것을 잘 가져와서 내 데이터에 맞게 잘 쓰는 것 말이다. 

 데이터를 모으는 것이 많은 비용과 시간이 든다고 했다. 그 쪽 시장도 성장가능성이 있어 보인다. 중국에서 AI기술이 급진적으로 발전하게 되었는데, 정부에서 중앙집권적으로 사람들의 데이터를 수집하기 때문일 것이다. 

 또 한편으로는 데이터를 생산해내는 것은 여전히 가치 있다는 것이다. 사진을 찍고, 생각을 통해 글을 남기고 하는 것들은 여전히 의미가 있어 보인다. 

 좋은 도구를 얻었으니 이를 어떻게 쓸 것인가 생각해봐야 할 것이다. 기술이 발전함과 동시에 그를 맞아들이는 철학의 발전도 필요한 듯 하다. 

 

스스로에 대한 응원 한마디

- 새로운 것을 배우고 있으니 겸손하게 배우고, 필요한 활동들을 지속해 나가자.