3,6,9월 모의고사 성적으로부터 수능최저 통과여부 예측하기
뉴런에 입력되는 데이터들은 각기 중요도가 다 다를 것이다. 예를 들어, 아래와 같이 3,6,9월 모의고사 성적을 토대로 수능최저학력기준을 통과할 수 있을지 예측하는 분류 알고리즘을 구현한다고 해 보자.
당연히, 3월 모의고사 성적보다는 6월 모의고사 성적이, 그리고 6월 성적보다는 9월 성적이 더 중요할 것이다. 그러면 9월 모의고사 성적에 가장 큰 가중치를 부여하여야 한다. 예를 들어, 아래와 같이 3,6,9월 모의고사 성적에 각각 0.1, 0.4, 0.7과 같이 가중치를 차등하여 부여하자.
그러면, 을 각각 3,6,9월 모의고사 성적이라고 할 때, 각 가중치를 고려한 전체 성적은 아래와 같이 계산할 수 있다.
이 값이 어떤 기준을 넘으면 수능최저를 통과할 것으로, 넘지 못하면 통과를 하지 못할 것으로 예측할 수 있다.
물론, 실제로 성적 예측 시스템이 이렇게 간단하게 이루어지는 것은 아니지만 대략적으로 이러하다.
가중치가 중요
이 예측 시스템이 얼마나 잘 작동할 지는, 가중치가 얼마나 정확하냐에 달렸다. 전년도의 우리나라 모의고사 수험생을 전수 조사하여 그들의 3,6,9월 성적과 실제 수능최저 통과 여부를 일일이 조사해 가장 정확한 가중치를 수학적으로 구해낸다고 가정해보자.
그렇게 가중치를 구하는 것은 데이터 크기가 너무 커서 어렵고 복잡한 일이기도 하지만, 설사 그 작업이 가능하다고 해도 과거(1년 전)의 데이터가 올해에도 들어맞으리라는 보장도 없다.
인공지능은 가중치를 그렇게 구하지 않는다. 그러면 어떻게 구하느냐?
이 과정은 수학 이야기가 다소 필요하므로, 이 강좌의 가장 마지막 부분에 소개할 예정이니 일단은 넘어가도록 한다.
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