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우선, 작성자는 머신러닝에 대해 그리 많은 지식과 경험은 없다. 하지만, 많은 공부와 서적을 함하여 얻은 지식 중 하나는 머신러닝이 모든 것에 대한 정답이 아니란 것이다.
머신러닝은 우리가 데이터를 보기위한 도구 중 하나이다. 결론을 보고 해석하고 적용하는 것은 결국(아직까진?) 인간의 몫이다.
하고싶은 말은 머신러닝은 코드 몇 줄로 내가 얻고싶은 결과를 얻을 수 있는 것이 아니란 것이다.
머신러닝의 세계에서 "No Free Lunch" (NFL) 이론은 중요한 원칙 중 하나로, 이는 모든 최적화 문제에 대해 일관되게 우월한 알고리즘이 존재하지 않는다는 개념을 담고 있다. 이 이론은 데이비드 H. 울퍼트(David H. Wolpert)에 의해 1990년대에 처음 소개되었으며, 머신러닝 알고리즘의 선택과 적용에 있어 중요한 지침을 제공한다.
◼️ No Free Lunch 이론의 핵심
NFL 이론은 간단하게 말해, 어떤 특정한 문제에 대해 최적인 머신러닝 알고리즘이 있다 하더라도, 그 알고리즘이 모든 문제에 대해 최적이 될 수는 없다는 것을 의미한다.
즉, 알고리즘의 성능은 적용되는 문제의 영역에 따라 크게 달라질 수 있으며, 어떤 알고리즘이 특정 문제에 대해 우수한 성능을 보인다고 해서 모든 종류의 문제에 대해 같은 성능을 발휘하는 것은 아니란 것이다.
예를 들어 보자, 우리가 서울의 날씨 예측에 대한 모델을 만들었다. 과연 이 알고리즘이 기후변화가 포함된 한달 뒤 혹은 일년 뒤의 날씨도 잘 예측할 수 있을 까? 더 나아가 다른 지역 더 나아가 다른 국가의 날씨도 잘 예측 할 수 있을까?
당연하게도 그리고 불행하게도 아닐 것이다. 우리는 사용 목적에 따라 또 다른 데이터를 가지고 또 다른 예측을 하고 또 다른 모델을 만들어야 한다. 우리가 만든 모델이 모든 문제에 대한 정답은 아니다.
◼️ 머신러닝에의 함의
이 원칙은 머신러닝 실무자들에게 각기 다른 문제에 적합한 다양한 알고리즘을 고려하고 실험해보라는 귀중한 교훈을 제공한다.
알고리즘을 선택할 때, 데이터의 특성, 문제의 본질, 그리고 성능 지표 등 다양한 요소를 고려해야 한다는 것을 강조한다. 또한, 이는 머신러닝 모델을 개발하고 평가할 때 다양한 접근 방식을 시도하고, 광범위한 실험을 통해 가장 적합한 모델을 찾아내야 한다는 것을 의미한다는 것.
실제 머신러닝 프로젝트에서도 이 이론을 염두에 두고, 문제에 가장 잘 맞는 알고리즘을 찾기 위해 여러 시도를 진행한다.
예를 들어, 이미지 인식에서는 컨볼루션 신경망(CNN)이 탁월한 성능을 보이는 반면, 시계열 데이터 분석에서는 순환 신경망(RNN)이나 LSTM이 더 적합할 수 있다.
따라서, 모든 문제에 단일 알고리즘을 적용하는 대신, 문제의 특성을 분석하고 다양한 알고리즘을 비교하여 최적의 해결책을 찾는 과정이 필수적입니다.
◼️ 결론
"No Free Lunch" 이론은 머신러닝의 다양성과 복잡성을 인정하며, 성공적인 머신러닝 응용을 위해서는 광범위한 지식, 실험, 그리고 창의적인 접근 방식이 필요함을 강조합니다.
그렇기에 우리가 수 많은 알고리즘과 수 많은 해석법 그리고 통찰을 갈구하는 것이 아닐까?
