5주차. 스파크로 머신러닝 시작

이번 주의 제목은 노트가 아니라 메모 겸 후기다. 5주차에는 수업이 없고 과제와 퀴즈만 있다.

Lab 4. 스파크로 머신러닝 시작

영화 목록과 평점 이력을 트레이닝 셋으로 해서 내가 영화 평점을 몇 개 입력해서 다른 영화의 내 평점을 예측하도록 기계학습을 해보는 과제이다. 스파크의 머신러닝 라이브러리(MLlib)에서의 협업 필터링(Collaborative Filtering) 에서는 ALS(Alternating Least Squares)라는 알고리즘을 사용하는데, 유사도를 평가하는 데는 평균 제곱근 오차(Root Mean Square Error; RMSE) 라는 방법을 사용한다. 정확한 의미는 이해하지 못했지만, 순서대로 따라가니 풀 수 있었다.

Lab 4. Quiz

RMSE의 값에 대한 의미(예상값과 실제값이 같을 때의 결괏값)를 묻는 간단한 문제들이었다.

후기

세 번째 과제를 진행하다가 TF-IDF에 대한 이해가 부족해서 자료를 찾다가 영어로 된 글을 계속 읽다 보니 지루해져서 계속 미뤘는데, 결국 기한을 넘겨서 그냥 하던 데 까지만 제출했다. 그래서 이번 과제는 알고리즘(ALS)에 대한 이해가 부족해도 그냥 최대한 설명을 자세히 읽고 이리저리 시도해보다가 다 풀긴 했다.

내용을 다 이해하지는 못했지만, 좋은 입문 강의다. 강의 시작에서 언급했듯이 파이썬 기본 문법 정도만 알고 있으면 진행하는 데 큰 무리는 없을 것이라 생각한다. 어차피 기초적인 개념부터 설명하는 강의라, 과제할 때 파이썬 문법의 문제인지 스파크를 잘못 사용한 것인지에 대해 구분할 수 있을 정도면 되지만, 그렇지 않을 때는 어렵다기보다 상당히 까다로울 것이다.

기초적인 개념부터 설명한다고 위에서 말했지만, 개념과 역사, 사례를 넓게 훑고 지나가면서 책, 논문 등의 자료들을 레퍼런스로 많이 소개해서 깊게 알고 싶은 분야에 대한 좋은 진입점을 제시해준다. 당연히 입문 강의는 그렇다고 생각하지만 A to Z로 가르쳐주길 원하는 사람에게는 맞지 않는 강의다.

가장 마음에 들었던 것들을 꼽자면, 하나는 모든 강의가 5분 내로 되어있다는 점이고 나머지 하나는 FPPiS처럼 과제가 단계별 테스트로 되어있다는 점이다.

입문 강의라 많은 개념을 깊게 설명할 수 없으므로 개념별로 간단하게 설명을 하기 지나가는데, 덕분에 지하철/버스에서 이동 중에 틈틈이 듣고 나중에 1.5배속으로 빠르게 복기하면서 퀴즈를 풀면 두세 번 반복하는 느낌이라 오래(과제가 끝나기 전까지) 기억에 남는다. 이동하는 시간은 어차피 낭비하는 시간이라고 생각했는데 꽤 요긴하게 쓰였다.

그리고 단계별 테스트로 되어있다는 것도 입문 과목에서 큰 장점이라고 생각하는데, 과제를 던져주고 알아서 해결하는 방법을 찾는 것도 중요하지만 가장 정석적인 단계를 알려주기 위해서는 과제를 단계별로 나누고 각각의 단계를 어떻게 진행할지에 대한 설명을 사이사이에 주고, 하나가 통과해야 그다음으로 넘어갈 수 있으니 다음 문제를 보고 이전 문제의 의도를 가늠해볼 수 있기도 하다. 물론 하나가 막혀버리면 그다음의 모든 것을 못한다는 게 단점이지만 그렇게 난이도 조절을 못 한 과제는 아니라고 생각한다.

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사실 다 마치고 나서도 이제 무엇을 해야할지 막막하지만, 소재의 문제이지 방법에 대한 것은 한번 과정을 거쳤으니 어떤 식으로 접근해야 할지에 대한 감을 대충 알았다.

참고로 edX에서는 한 학교가 주제에 따라 코스웍을 제공하는 X시리즈 인증이 있는데, 이 강의(CS100.1x)는 Berkeley에서 진행하는 빅데이터 코스인 BerkeleyX의 두 단계 중 첫 번째다. 두 번째 단계(CS109.1x)는 확장 가능한 머신 러닝(Scalable Machine Learning) 이라는 제목으로 29일부터 시작한다. 수학적 사고와 알고리즘 개념, 그리고 기본적인 머신 러닝에 대한 개념이 필요하며, 알고리즘, 확률, 선형대수, 미적분을 접해본 적이 있고, 파이썬 경험이 있거나 빠르게 익힐 수 있으면 된다. 듣긴 하겠지만, 이 과목처럼 완주하겠다는 생각으로 듣는 것은 아니고 재미있는 부분까지만.