학습Training
예시를 보며 조절값을 조금씩 고쳐 가는 과정
- 학습은 예시를 보면서 어긋난 만큼 조절값을 조금씩 고쳐 가는 과정이에요. 설명을 듣고 아는 것이 아니라 해 보면서 맞춰 가는 쪽이에요.
- 한 번에 크게 고치지 않아요. 아주 조금씩, 아주 여러 번 고치는 것이 핵심이에요.
- 학습이 끝나면 조절값이 어느 상태에서 멈추고, 그 멈춘 상태를 저장한 것이 모델이에요.
- 학습은 머신러닝을 굴러가게 하는 엔진이고, 머신러닝은 다시 인공지능을 만드는 방법 가운데 하나예요.
- 오래 시킨다고 계속 좋아지지 않아요. 어느 지점을 넘으면 본 것만 외우기 시작해요.
목차
1비유로 이해하기
자전거를 배우는 날을 떠올려 보세요. 옆에서 아무리 자세히 설명해 줘도 소용이 없어요. 핸들을 오른쪽으로 몇 도 꺾고 몸을 왼쪽으로 얼마나 기울이라는 말을 다 외워도, 안장에 올라앉는 순간 그대로 넘어져요.
배움은 다른 방식으로 일어나요. 페달을 밟고, 오른쪽으로 기울고, 발을 딛고 멈춰요. 다시 올라타서 이번에는 조금 덜 기울여 봐요. 또 넘어지고, 또 조금 고쳐요. 몇십 번을 반복하는 동안 어느 순간부터 몸이 알아서 균형을 잡아요. 무엇을 어떻게 고쳤는지 말로는 여전히 설명하지 못해요.
여기서 중요한 건 고치는 폭이에요. 오른쪽으로 넘어졌다고 왼쪽으로 확 꺾으면 반대로 넘어져요. 어긋난 만큼만 조금 되돌리는 것, 그리고 그 작은 조정을 지겹도록 반복하는 것. 학습은 정확히 이 방식으로 일어나요.
2자세히 알아보기
한 바퀴는 네 걸음이에요
학습은 같은 네 걸음을 계속 반복해요. 첫째, 예시 하나를 넣고 답을 내 봐요. 둘째, 그 답이 정답에서 얼마나 어긋났는지 하나의 숫자로 재요. 셋째, 그 숫자를 줄이려면 어느 손잡이를 어느 쪽으로 돌려야 하는지 계산해요. 넷째, 그 방향으로 아주 조금 돌려요.
그리고 다음 예시로 넘어가 같은 네 걸음을 또 해요. 자전거로 치면 타 보고, 얼마나 기울었는지 느끼고, 어느 쪽으로 되돌려야 할지 알고, 조금 되돌리는 흐름이에요.
이 한 바퀴가 수백만 번, 수십억 번 돌아요. 한 바퀴에서 바뀌는 양은 눈에 보이지도 않을 만큼 작지만, 이 작은 변화가 쌓여서 처음에는 아무 말이나 하던 것이 제법 그럴듯한 답을 내놓게 돼요.
조금씩 고치는 이유
한 번에 크게 고치면 안 되는 이유가 있어요. 지금 본 예시 하나가 전부를 대표하지 않기 때문이에요. 어쩌다 이상한 예시 하나를 보고 크게 방향을 틀면, 그동안 쌓은 것이 한꺼번에 흐트러져요. 오른쪽으로 기울었다고 핸들을 확 꺾어 반대로 넘어지는 것과 같아요.
그래서 한 걸음의 크기를 아주 작게 잡아요. 이 걸음의 크기를 학습률이라고 불러요. 너무 크면 답 주위를 왔다 갔다 하며 자리를 못 잡고, 너무 작으면 영원히 도착하지 못해요. 적당한 크기를 찾는 일이 학습을 시키는 사람의 중요한 일 가운데 하나예요.
예시를 하나씩 보지 않고 수십 개씩 묶어서 보는 방법도 흔해요. 한 묶음의 평균으로 방향을 정하면 이상한 예시 하나에 휘둘리지 않아서 걸음이 안정돼요.
어긋난 정도를 숫자 하나로 재요
학습이 굴러가려면 지금 얼마나 틀렸는지를 숫자로 알아야 해요. 이 숫자를 재는 잣대를 손실이라고 불러요. 정답과 완전히 같으면 0에 가깝고, 멀수록 커져요.
학습의 목표는 이 숫자를 줄이는 것 하나예요. 그림을 잘 그리라거나 말을 잘하라는 지시는 어디에도 없어요. 사람이 하는 일은 무엇을 재는 잣대로 삼을지 정해 주는 것까지고, 나머지는 그 숫자를 줄이는 쪽으로 저절로 흘러가요.
그래서 잣대를 잘못 고르면 엉뚱한 데로 가요. 자전거로 치면 넘어지지 않는 것만 재면 그 자리에 서 있는 법을 배워 버려요. 실제로 학습에서 자주 생기는 사고가 이런 종류예요.
오래 시킨다고 계속 좋아지지 않아요
학습을 계속 돌리면 손실은 계속 줄어요. 그런데 어느 지점을 넘으면 이상한 일이 벌어져요. 학습에 쓴 예시에 대해서는 점점 더 잘 맞히는데, 처음 보는 예시에 대해서는 오히려 나빠져요. 규칙을 찾는 대신 본 것을 외우기 시작한 거예요. 이 상태를 과적합이라고 불러요.
그래서 학습에 쓰지 않은 예시를 따로 떼어 두고 중간중간 점검해요. 그 점수가 더 이상 좋아지지 않고 돌아서는 순간 학습을 멈춰요. 자전거도 넘어지지 않게 된 뒤에 같은 골목만 계속 도는 건 도움이 안 되고, 다른 길로 나가 봐야 실력이 되는 것과 비슷해요.
3조금 더 정확하게
학습은 손실 함수의 값이 작아지는 방향으로 파라미터를 반복해서 갱신하는 최적화 과정이에요. 방향은 손실이 각 파라미터에 대해 얼마나 민감한지를 계산해서 얻는데, 이 민감도를 기울기라고 하고 기울기의 반대 방향으로 조금씩 움직이는 방법을 경사하강법이라고 불러요. 깊은 신경망에서는 마지막 층에서 잰 오차의 책임을 앞쪽 층까지 거꾸로 나눠 보내며 계산하는데, 이 절차가 역전파예요. 준비한 예시 전체를 한 바퀴 도는 것을 에포크라고 세요.
자전거 비유가 어긋나는 지점도 있어요. 사람은 몇십 번 넘어지면 익히지만 모델은 보통 수백만 번에서 수십억 번의 갱신이 필요해요. 사람은 넘어질 때마다 다음에 어떻게 할지 스스로 판단하지만, 모델은 어긋난 정도를 재는 잣대가 밖에서 주어져야만 방향을 알 수 있어요. 또 사람은 한 번 익힌 균형 감각을 다른 탈것에도 어느 정도 옮겨 쓰지만, 모델은 학습한 범위를 조금만 벗어나도 크게 흔들리는 일이 잦아요.
4직접 해보기
5흔한 오해
학습이 지식을 저장하는 일이라고 생각하기 쉽지만, 실제로는 예시를 저장하는 것이 아니라 답이 어긋난 만큼 조절값을 조금씩 옮기는 일이에요.
오래 학습시킬수록 좋아진다고 여기기 쉽지만, 실제로는 어느 지점을 넘으면 본 것만 외우게 되어 처음 보는 문제에서는 오히려 나빠져요.
서비스를 쓰는 동안에도 계속 학습한다고 생각하기 쉽지만, 실제로는 답을 내놓는 동안에는 조절값이 바뀌지 않고 학습은 따로 마련한 자리에서만 일어나요.
7한 줄 요약
그러니까학습은 예시를 보며 어긋난 만큼 조절값을 아주 조금씩 수없이 고쳐 가는 과정이고, 그 과정이 멈춘 자리에 남는 것이 모델이에요.
잘못된 내용이나 더 좋은 비유가 있나요? 수정 제안 보내기 · 마지막 수정2026-09-02