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통빱과 머신러닝

2019/03/05

통빱이라는 거슨 고도로 훈련된 가중치 벡터의 뭉탱이를 공학적 축약을 통해 근사치를 퉁칠수 있는 능력을 말한다.

그래서 훈련이 잘 된 사람의 통빱을 통찰이라하며 이들의 통빱은 자세한 근거 데이터를 제시하지 않아도 진리에 근접한 것으로 인정받는다.

비싼 비용 들이지 않고도 결과를 얻는 것인데 꼭 테클 거는 님들이 있는 첫 번째 이유는 중2병 때문이다. 두뇌를 고도로 쓸 수 있게 된 시절이 도래한 중2병 환자에게는 훈련이 잘 된 사람의 통빱을 인정하지 않기 때문이다. 훈련이 잘 됐다는 것을 어떻게 증명할 수 있나. 그것이 권위이다. 그 사람의 내력과 커리어와 평소의 말글에서 권위를 엿볼 수 있.... 어야 하는데 바야흐로 물질만능, 천민자본, 자본주의, 배금주의의 시대 아닌가? 권위라는 것은 인적 네트워크의 짬짜미나 돈, 또는 소싯적 노력으로 시대가 짜놨을 뿐인 인증을 취득함에서 나온다. (예 : 학벌 카르텔)

두 번째 이유는 학습에도 바이어스가 있기 때문이다. 데이터 불균형 문제는 대표적이다. 훈련 셋의 데이터가 잘못되어 있어도 그렇다. 바이어스된 잘못된 훈련을 통해 가중치 벡터가 형성되기 시작하면 증분 학습에 의해 갱신되는 가중치 벡터 또한 선례를 따르기 쉽다. 이것을 확증 편향이라고 한다. 지식인의 확증편향이 더욱 무서운 것이 그것이다. 권위가 있고 지식이 있는데 개소리를 싸기 좋다.

세 번재 이유는 오버핏팅이다. 즉, 정해진 시야 안에서만 정확한 결론을 낼 뿐 생각을 바꾸기가 어렵다. 시대가 바뀌고 현상이 달라져도 본질이 같다고 우기니 이것을 인지부조화라고 한다. 그래서 지식인의 인지부조화가 더욱 무서운 것이다. 권위가 있고 지식이 있고 경험마저 많은데 개소리를 싸기 좋다.

그래서 어려운 것이다.

없는자, 못배운자, 피해자, 못생긴자가 개소리를 싸면 아 쟤는 본질적으로 저런 사람이니까 저 개소리는 개소리 같네라고 생각할 수 잇지만 있는자, 배운자, 잘생긴자가 개소리를 싸면 내가 잘못 생각했나 싶기도 하고 문득 용기가 생겨 많은 지식과 논리를 동원하여 그를 설득하고 싶어도 이미 구축된 방대한 가중치 벡터를 바꾸기에는 6시그마 밖의 노이즈로 들리는 것이다.





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