머신러닝은 공식이 아니라, 예측치와 현실의 실젯값을 비교한 뒤 가중치를 수정해나가는 작업을 끝없이 되풀이한 끝에 규칙을 익히게 되었다. 📝 이종태 기자
uage Model·초거대 언어 모델)이고, 이를 ‘대화’에 적용한 응용 프로그램이 챗지피티다. 그러므로 머신러닝의 원리만 이해해도 챗지피티가 어떻게 작동하는지 어림짐작할 수 있다. 간편한 설명을 위해 지극히 단순화된 비유를 들기로 한다. 일단 아파트 가격이 주로 면적에 따라 결정되는 지역이 있다고 가정하자. 이 동네에서 영업하는 부동산업자는 집주인과 수요자 사이에 ‘적절한 가격’을 제시해 거래를 성사시키고 싶다. 그러나 어느 정도가 적절한 가격인지 모른다. 다행히 해당 시점에 다양한 평수의 집들이 각각의 가격으로 거래되고 있어서 그 정보를 입수할 수 있었다. 부동산업자는 6쌍의 ‘실제 데이터’를 근거로 아파트 가격을 예측하려 한다. 표로 정리하니 다음과 같았다. 일단 x축과 y축으로 나뉜 좌표평면에 실제 데이터를 표시해본다. 대체로 면적이 클수록 가격도 올라가는 경향이 있다는 것을 쉽게 알 수 있다.
만약 실제 데이터가 수천~수만 쌍이고 다른 다양한 원인들까지 방정식에 넣는다면 훨씬 정확한 예측선을 그을 수 있을 것이다. ‘공식’ 없어도 최선의 예측선을 그리는 머신러닝 이제 머신러닝 이야기로 넘어갈 수 있다. 지금까지 본 ‘최선의 예측선’은 실제 데이터들을 공식에 넣어 얻은 것이었다. 그러나 머신러닝을 활용하면 공식이 없다고 해도 최선의 예측선을 그릴 수 있다. 그 방법은, 시쳇말을 사용하자면, ‘무식하고 단순하다’. 그냥 좌표 위로 아무 선이나 긋는다. 이는 w와 b를 아무렇게나 설정한다는 것과 똑같은 말이다. 그러나 이 또한 나름대로의 예측선이다. x축에 표시된 평수에서 위로 수직선을 그으면 ‘아무렇게나 그은 선’과 만나게 된다. 만나는 점의 y값이 예측값이다. 또한 〈그림 4〉에서 볼 수 있듯이 예측값과 실젯값 사이엔 차이가 있다. 이제 생각을 조금 전환해보자. 〈그림 4〉의 모든 예측값엔 오차가 존재한다.
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