코딩 알못이 머신러닝을 구현해보고 느낀점.

안녕하세요 꾹이입니다.

오늘은 전통 전자공학 HW쟁이 코딩 알못이었던 제가 머신러닝을 활용해 연구저널을 쓴 경험을 토대로,

누구나 머신러닝 딥러닝을 통해서 의미있는 연구개발을 할 수 있다는 자신감을 심어드리고자 찾아왔습니다.

오늘의 글을 통해 시청자분들 중 몇몇 분들에게는 많은 도움이 되어서,
알고보면 정말 별것 아닌 머신러닝을 이용한 연구개발을 통해 빠른 졸업을 할 수 있기를 기원합니다. 

 

우선 저는 학부 1학년때 배우는 C++ 프로그래밍 시간때 컴퓨터 코딩을 처음으로 접했고, 보자마자 이건 내 길이 아니라며 극혐하고 포기했었습니다. 그리고는 대학원 박사과정 4학년때까지 간단한 수학 계산이나 그래프 그리는 용도로 MATLAB 코딩을 몇번 해본 것 외에는 그럴싸한 프로그래밍 언어는 한번도 경험해보지 해보지 않았구요.

 

머신러닝을 공부하기 전에는 파이썬이라는 프로그래밍 언어가 존재한다는 것 조차 몰랐으니 

아주 그냥 심각한 상황이었죠.

주 지도교수님도 전통 HW 전공자라 전혀 SW에 대한 지식이 없었기 때문에 도움을 받을 수 없었고,
저 또한 단지 머신러닝을 이용해서 뭔가 해보고싶다는 생각만 조금 있었지, 시작을 어떻게 할 수 있을지 엄두조차 하지 못했던 상황이었습니다.

그러던찰나에 정말정말 운이좋게도 박사과정 4년차에 공동 지도교수님을 만나게 되었고, 그분께서 머신러닝에 대해서 간단한 개념들을 알려주셔서 그때부터 처음으로 관심을 가지기 시작하여 코딩 공부를 시작했습니다.

 

처음에는 혼자 열심히 하긴하는데, 생각보다 막히는게 너무나 많더라구요. 몰라도 너무 모르는 분야이고 너무 아무것도 없는 맨땅에 헤딩이다보니까 처음 시작부터 엄청난 시간이 소요되었습니다.

이럴때 가장 좋은 방법은, 잘 아는 지인 한명에게 하나하나 물어보면서 1:1 코칭받으면 엄청난 시간 세이브를 할 수 있는 장점이 있는데요,

 

저는 다행히 대학원때 테니스를 치다가 만난 지인 중에 SW직군으로 에트리에 재직중인 친구가 있었습니다.

아마도 이 영상을 보고 있을 수도 있는데, 이자리에서 한번 감사의 인사를 드립니다.

그 친구가 저에게 파이썬이라는 언어의 쌩기초들부터 시작해서 김성훈 교수님의 머신러닝 딥러닝 유튜브 강의까지 알려줬으니 처음 시작하는 저에게 정말 많은 도움을 주었습니다.

 

여러분들도 맨 처음에 아무것도 모르는 분야에 도전할 땐,

무식하게 맨땅에 헤딩하기보다는 이미 먼저 걸어가서 경험해본 사람에게 물어본다면 정말 엄청난 시간 절약 효과를 누릴 수 있을 것입니다.

아무것도 모르는 상황에서는 그런 경험 많은 분에게 한 두마디 듣는 것이 진짜 하루 이틀 혼자서 끙끙 앓아야 깨달을 수 있는 것들일 수 있으니, 주위 지인분들을 잘 활용하시면 좋을 것 같습니다.^^

 

대학원 진학 고민도 마찬가지로, 저에게 상황과 함께 고민 메일을 주시면 100% 현실적인 답변을 드리고 있으니,

아래의 메일주소로 상담자분 상황과 함께 문의사항을 보내주시면 성심성의껏 답변드리겠습니다.^^

choibk09@kaist.ac.kr

 

그 친구가 알려준 유튜브 강의는 홍콩과기대 김성훈 교수님의 '모두를 위한 머신러닝/딥러닝' 입니다.
그런데 저같은 쌩초보는 1번 정주행 해가지고는 잘 모르겠더라구요. 이해가 완전히 다 될때까지 계속해서 들었는데, 저는 아마도 처음부터 끝까지 반복해서 4번 이상은 돌려보면서 공부했었던 것 같습니다.

 

그렇게 머신러닝/딥러닝에 대해서 기초 개념 및 실전 코딩 강의를 공부했고, 그 기반지식을 이용하여 제 전공분야에 접목하여 연구저널 초안을 쓰기까지 모두 합해서 대략 6개월 정도 걸렸던 것 같습니다.
전혀 아무것도 몰랐었고, 머리가 매우 좋지 않은 저도 이정도 기간만에 처음부터 끝까지 구현해봤으니, 여러분들도 충분히 하실 수 있다고 생각합니다.

 

그런데 머신러닝 전공자가 아닌 사람의 입장에서 보면, 머신러닝이라는 것이 뭔가 정말 대단한것처럼 보일 수도 있습니다. 사실 제가 그랬었습니다. 

이걸 배우기 전에는 진짜 머신러닝 연구하는사람들은 대단한 사람들이라고 생각했었고,

저건 내가 갈 길이 아니다 라면서, 그쪽에 관심조차 주지 않았었습니다.

 

그런데, 실제로 운이좋게도 제게 기회가 주어졌고, 그 기회를 잡고 열심히 해보니까, 생각보다 어려운게 아니더라구요.

 

"에이 꾹아 니는 이미 다했으니까 그렇게 말하는거 아니냐"라고 말씀하시는 분들이 계시다면 할 말은 없지만,

실제로 머신러닝 그 자체는 아무것도 아닌게 맞더라구요. 

 

머신러닝은 분석 도구에 불과합니다.
영화에서 나오는것 처럼 인공지능 컴퓨터가 자기 혼자서 사고하면서 현상을 분석하고 인간에게 유익한 결과를 던져주는 것은 현재 레벨의 머신러닝은 불가능하구요,
현재 공개적으로 널리 쓰여지고 있는 머신러닝의 수준은 기본적으로 사람이 여러 실험 데이터라던지, 이미지 데이터 같은 것들을 엄청나게 많이 던져주면, 수많은 횟수의 단순 컴퓨팅 계산을 통해 던져준 데이터들 간 상관관계를 분석하여 숫자로 알려주는 것 뿐입니다.

따라서, 머신러닝 그 자체는 대단한 것이 아니고, 분석해야할 데이터의 질이나 양 이런 것들이 어떻게보면 더 중요하다고 할 수 있겠습니다. 그것들이 바로 여러분 전공분야의 데이터일 수 있다는 말입니다.

 

데이터가 없다면, 머신러닝도 돌릴 수 없고 의미있는 결과도 뽑아낼 수 없습니다.
 

그리고 또 하나 말씀드리고 싶은 것은,

MATLAB 같은 프로그램이라도 본인이 직접 코드를 짜서 몇 번 실행해본 경험이 있으신 분들은 아시겠지만,
솔직히 코딩을 가장 빨리 배울 수 있는 방법은

자기혼자 구현하고자 하는 목표를 하나 만들고 그것을 한번 구현해보는 것입니다. 

저같은 경우에는 제 전공분야에 머신러닝을 접목시켜서 연구 저널을 한번 내보자는 목표를 가지고 시작했습니다. 

처음에는 파이썬이라는 언어 자체를 몰랐었고, class나 라이브러리도 몰랐습니다. 

그런데 하나하나 구글링으로 공부하면서 구현해나가다보니, 정말로 느리긴하지만 하나씩 하나씩 제가 원하던대로 실행이 되더라구요.

뭔가 원하는대로 코드 구현이 안되는 날에는 시간가는줄도 모르고 하루종일 머리 싸매고 있었던 날도 많았습니다.

그렇게 밤 늦게까지 시도하다가 갑자기 한순간에 아!!! 이렇게하면 될거같은데? 라는 아이디어가 떠오르고,

그 방법대로 해보니 깔끔하게 제가 원하던대로 코드가 구현이 되었을때의 그 쾌감은.. 이루 말할 수 없죠.
아마도 이게 SW 쟁이 연구자들이 좋아라하는 쾌감이겠거니 라는 생각들더라구요.

 

 

쓰다보니 말이 너무 길어졌네요.

그럼 오늘의 요약을 드리자면, 머신러닝을 가장 빨리 배울 수 있는 방법은?

"내 손으로 직접 구현하고자 하는 목표를 하나 잡고 빠른 시일 내로 어설프게나마 한번 구현해보는 것"이 되겠습니다.

만약에 저처럼 박사학위 졸업이 걸려있다거나, 큰 보상이 걸려있다면, 훨씬 더 빨리 구현할 수 있겠죠.ㅎㅎ 

 

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