새해 첫 술자리는 맘 맞는 분들과 함께 하는 행운을 가졌다.

오늘 이야기한 문장들에서 생각나는 것들만 적어 봤다. 

“데이터 기반 지능형 소프트웨어 개발에서 ‘코드’ ‘모델’ ‘데이터’ 이것들을 동시에 개선하게 되는데 어느 두 부분을 고정시키지 않고서는 어느 부분이 문제의 원인인지 알기가 힘들다.”

 

“기계학습 모델링을 한다는 것은 인간의 인지 과정을 이해하기 위한 과정이다”

 

“랭킹을 하던 기계학습 모델을 만들건 가장 먼저 해야 하는 건 평가 메트릭의 정의이고 구현이며 공동체 구성원의 합의할만한 객관성을 유지하는 것이다”

 

“모델링에 대한 평가 지표가 없다는 것은 나침반이 없다는 것과 같다. 내가 어디있는지 모르는데 어디로 가야할지는 누구도 모른다. 그리고 나를 모르는데 내가 얼마나 이전보다 잘 했는지 누가 알 수 있나?”

 

“평가 지표의 향상이 있음에도 불구하고 랜덤 테스트 결과가 나쁘다는건 인간 인지의 복잡성에 기인하거나 기계학습 모델의 한계를 의미한다. 인간인지의 경이로움에 존경을 표하거나 자신의 모델링 실력을 탓해야 한다”

사람이 하는 모델링… 기계가 하는 모델링 이 두 관점에 대해서 거의 5시간 가까이 이야기를 한 거 같다.

상당히 흥미로웠고 좋은 분들에게 좋은 이야기를 들을 수 있었던 의미 있는 시간이었다.  

맘 맞는 분들과 이야기 할 수 있는 시간, 장소, 기회가 있다는 게 요즘은 더욱 소중하게 느껴지며, 이런 느낌들 때문에 술자리가 너무 좋다.

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