머신러닝 초보자가 흔히 하는 실수와 이를 피하는 방법

머신러닝을 처음 배우기 시작하면 어디서부터 손을 대야 할지 막막할 때가 많습니다. 많은 초보자들이 몇 가지 공통된 실수를 저지르는데, 이를 미리 알고 피한다면 더 효과적으로 학습할 수 있습니다. 이번 글에서는 머신러닝을 처음 접하는 사람들이 자주 하는 실수와 이를 방지하는 방법을 알아보겠습니다.

1. 이론 공부에만 몰두하기

많은 초보자들이 머신러닝을 배우기 위해 먼저 수학, 선형대수, 확률론 등 이론을 깊이 파고듭니다. 물론 기초 개념을 아는 것은 중요하지만, 이론만 공부한다고 해서 실무에 바로 적용할 수 있는 것은 아닙니다.

✅ 예시

한 대학생이 머신러닝을 공부하려고 책을 펼쳤습니다. 처음부터 선형대수, 미분 방정식 등을 공부하며 여러 달을 보냈지만, 정작 데이터를 다루고 모델을 만드는 방법은 알지 못했습니다. 결국, 실질적인 프로젝트를 시작하려고 했을 때 무엇을 해야 할지 몰라 막막해졌습니다.

💡 해결책

이론을 배우는 것도 중요하지만, 실제 프로젝트를 먼저 진행하면서 필요한 개념을 그때그때 학습하는 것이 효과적입니다. 예를 들어, 간단한 데이터셋을 활용해 모델을 만들어보고, 그 과정에서 부족한 이론을 보완하는 방식이 좋습니다.

2. 머신러닝의 모든 것을 한꺼번에 배우려는 욕심

머신러닝은 매우 광범위한 분야입니다. 초보자가 모든 내용을 한꺼번에 학습하려고 하면 오히려 지치고 혼란스러워질 수 있습니다.

✅ 예시

직장인 A씨는 머신러닝을 배우려고 결심하고, 하루는 추천 시스템, 다음 날은 자연어 처리, 그다음엔 강화학습을 공부했습니다. 하지만 여러 분야를 동시에 건드리다 보니, 어느 것 하나 깊이 이해하지 못한 채 학습이 멈춰버렸습니다.

💡 해결책

한 가지 주제를 정하고 집중하는 것이 좋습니다. 예를 들어, "타이타닉 생존자 예측" 같은 간단한 프로젝트를 진행하면서 지도 학습의 개념을 익힌 후, 차츰 다른 분야로 확장해 나가는 것이 효과적입니다.

3. 알고리즘을 직접 구현하려는 시도

머신러닝을 배우다 보면 "알고리즘을 직접 구현해야 진짜 실력이 늘어난다"는 말을 듣곤 합니다. 하지만 초보자가 처음부터 모든 알고리즘을 직접 구현하려고 하면 오히려 비효율적일 수 있습니다.

✅ 예시

B씨는 로지스틱 회귀 모델을 배우면서 numpy만 사용해 처음부터 수식을 직접 코드로 구현하려고 했습니다. 하지만 행렬 연산에서 버그가 계속 발생했고, 결국 모델을 만드는 데만 며칠이 걸려 지쳐버렸습니다.

💡 해결책

직접 구현은 나중에 해도 충분합니다. 처음에는 Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch 같은 라이브러리를 활용해 모델을 만들어 보는 것이 우선입니다. 이후 라이브러리 내부에서 어떤 일이 일어나는지 궁금해질 때 직접 구현을 시도하는 것이 훨씬 효율적입니다.

4. 데이터 전처리를 소홀히 하는 실수

많은 초보자들이 데이터 전처리를 단순한 준비 작업으로 생각하고 건너뛰려 합니다. 하지만 데이터의 품질이 낮으면 모델 성능도 좋을 수 없습니다.

✅ 예시

C씨는 타이타닉 생존자 예측 모델을 만들면서, 데이터에 결측값이 많다는 사실을 알았습니다. 하지만 이를 무시하고 모델을 학습시킨 결과, 엉뚱한 예측이 나왔습니다. 결국 나중에서야 데이터 전처리의 중요성을 깨닫고 다시 처음부터 작업해야 했습니다.

💡 해결책

머신러닝의 핵심은 좋은 데이터를 만드는 것입니다.

• 결측값이 있는지 확인하고 적절히 처리하기

• 이상치(outlier)를 제거하거나 수정하기

• 데이터 정규화 및 표준화하기

이처럼 데이터 전처리에 신경 쓰면 모델의 성능이 훨씬 좋아질 수 있습니다.

5. 단일 모델에만 의존하기

초보자들은 한 가지 모델만으로 문제를 해결하려는 경우가 많습니다. 하지만 다양한 모델을 비교하고 조합해야 더 나은 결과를 얻을 수 있습니다.

✅ 예시

D씨는 랜덤 포레스트 모델을 사용해 예측 문제를 해결하려 했습니다. 하지만 성능이 기대보다 낮았고, 다른 모델을 시도해보지 않았기 때문에 해결책을 찾지 못했습니다.

💡 해결책

• 여러 모델을 비교하면서 성능이 가장 좋은 모델을 선택하기

• 앙상블 기법(랜덤 포레스트, 배깅, 부스팅 등)을 활용해 모델을 조합하기

• 하나의 모델에 너무 의존하지 말고, 다양한 접근 방식을 시도하기

6. 과적합(Overfitting)을 간과하는 실수

초보자들은 모델의 성능을 높이는 데 집중하다가, 과적합을 간과하는 경우가 많습니다. 학습 데이터에서는 높은 성능이 나오지만, 새로운 데이터에서는 엉뚱한 결과가 나올 수 있습니다.

✅ 예시

E씨는 신경망 모델을 학습시키면서 학습 데이터에서 98%의 정확도를 달성했습니다. 하지만 실제 테스트 데이터에서는 성능이 60%로 급락했습니다. 이는 모델이 학습 데이터에만 최적화되었기 때문입니다.

💡 해결책

• **교차 검증(K-Fold Cross Validation)**을 활용해 일반화 성능을 확인하기

• **정규화(L1/L2 Regularization)**를 적용해 과적합을 방지하기

• 트레이닝 데이터와 검증 데이터를 명확히 구분하여 학습하기

마무리: 머신러닝, 시행착오를 두려워하지 마세요!

머신러닝을 배우면서 실수를 하는 것은 자연스러운 과정입니다. 중요한 것은 같은 실수를 반복하지 않고 배우는 것입니다.

✅ 핵심 정리

✔ 이론 공부는 적당히, 실습을 통해 배우자

✔ 한꺼번에 너무 많은 내용을 학습하려 하지 말자

✔ 처음부터 알고리즘을 직접 구현하려 하지 말자

✔ 데이터 전처리에 신경 쓰자

✔ 여러 모델을 비교하고 조합해보자

✔ 과적합을 방지하는 방법을 익히자

이제 여러분도 머신러닝을 좀 더 효과적으로 배울 수 있겠죠? 작은 프로젝트라도 직접 진행하면서 실수를 두려워하지 말고 도전해 보세요! 🚀