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머신러닝은 어떤 데이터로 어떤 학습 알고리즘을 사용할 것인가를 결정하는 작업이라고 할수 있다. 여기서 문제가 될수 있는 나쁜 알고리즘과 나쁜 데이터에 대해 알아보도록 하자.충분하지 않은 데이터Permalink어린아이에게 사과에 대해 알려주려면 사과를 가리키면서 ‘사과’라고 말하기만 하면 된다(아마도 이 과정을 여러 번 반복해야 하겠지만..). 그러면 아이는 결국 색깔과 모양이 달라도 모든 종류의 사과를 구분할 수 있게 된다. 하지만 머신러닝에서 사과를 구분할 수 있도록 알고리즘이 잘 작동하려면 데이터가 많아야 한다. 아주 간단한 문제에서 조차도 수천 개의 데이터가 필요하고 이미지나 음성 인식 같은 복잡한 문제라면 수백만 개가 필요할지도 모른다.“It’s not who has the best algorit..