[Agent 개발자 개발 기록 1]

"나이가 50을 넘어서도 회사에서 개발을 하는 개발자입니다. 그렇다고 사회생활을 개발자로 시작한것도 아니고, 기획, 영업 그리고 틈틈히 개발을 했던 정통 개발자도 아닌 어느 문과 출신의 에이전트 개발 경험과 기록이니 대충 봐주세요."

1. 머신러닝 vs 딥러닝

    필자가 머신러닝을 처음 접한게 6~7년 전 scikit learn 프레임워크를 통해서다. 그때는 뭔지도 모르고 Linear Regression, logistic Regression, SVM, Decision Tree, kmeans, pca 책에서 보고 맨날 꽃만 분류했었다, 그러다 딥러닝 그때는 텐서플로우는 문과생 개발자가 접하기는 너무 어렵고 keras 프레임워크이 제일 쉬워서 또 뭔 내용인지도 모르고 RNN,LSTM을 사용해 예측하는것을 만들어보기도 했다.

   놀라운 일은  7년이 지난 지금 이제서야 이해가 하나씩 된다는것이다. 문과생에게는 행렬의 곱도 어려웠고 벡터도 어려웠고 다 생소한 단어들속에서 진행해왔던것이 시간이 지난 지금은 이해가 된다는것이다 물론 그당시에는 책밖에 없었고 지금은 llm들이 있어서 그럴수도 있지만...

여하튼 머신러닝과 딥러닝의 가장 큰 차이 (물론 머신러닝이 더 큰개념이고 접근방법도 다르지만..)는 데이터셋과 특성 (feature) 차이이다. 머신러닝은 샘플링(표본집단)기반 확률 통계 딥러닝은 무조건 데이터 많은놈이 장땡, 그리고 머신러닝은 특성값을 직접 개발해서 넣어줘야 하지만 딥러닝은 특성값을 직접 찾아낸다는 차이이다. 

그리고 머신러닝을 통해서 알게된 개념 Vector (컴퓨터가 이해하는 방식)는 꼭 짚고 넘어가자 딥러닝 모델링을 하는데 있어서 가장 중요한 개념이기도 하니..

오늘은 첫날이니 이정도로 서문을 남겨본다.