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[디지털 공감] 인간에게 내재한 매개변수

'신경 회로망(neural network)'을 이용한 '기계 학습(machine learning)'의 과정에는 엄청난 양의 데이터가 요구된다.



학습 과정을 통해 데이터의 숨겨진 패턴에 맞게 신경회로망의 매개변수들이 최적화되는데, 신경 회로망을 구성하는 매개변수는 보통 수억 개에서 수십억 개에 달하기 때문에 모든 매개변수들을 적절하게 최적화하기 위해서는 상당한 양의 데이터가 필요하다.



데이터가 충분하지 않다면 '과적합(overfitting)' 현상이 일어나는데, 매개변수들이 데이터의 숨겨진 패턴의 일부분만을 지엽적으로 학습하게 되는 것을 말한다. 이렇게 학습이 된 신경 회로망은 추정 값이 실제 값에서 동떨어져 넓게 분포되는 결과를 초래한다. 다시 말해, 원하는 학습의 결과를 얻을 수 없게 된다.



성도의 삶도 이와 비슷하다고 할 수 있다. 예수 그리스도와 동행하는 성화의 과정을 통해, 우리 안에 있는 수많은 매개변수들이 하나님께 최적화된다. 우리의 죄 된 본성으로 인하여 우리 안의 이 수 많은 매개변수들은 하나님의 뜻과 동떨어져 있는 경우가 허다하다. 따라서 평생을 거쳐 이뤄지는 성화라는 최적화의 과정은 수많은 데이터가 필요하다. 데이터가 충분하지 않다면 하나님께 최적화되기 보다 지엽적인 것에 최적화되는 성화의 과적합이 일어날 수도 있다.



하나님께 최적화되는 성화의 과정에 필요한 영적 데이터는 무엇일까. 말씀과 기도일 것이다. 말씀을 통해 하나님의 뜻을 배우고 기도를 통해 하나님의 뜻을 이해하면서, 우리 안의 매개변수 하나하나가 조금씩 조금씩 하나님께 최적화되어 간다. 한 해를 마무리하며 우리 각자 지난 일 년 간 각자가 모은 영적 데이터의 양을 가늠해보는 것은 어떨까. 얼마만큼의 데이터를 모았는지, 부족하지는 않았는지, 혹시 과적합이 일어나지는 않았는지, 잠깐 멈춰서서 지난 시간을 반추해볼 것을 권한다. 다가오는 한 해를 바라보며, 새로운 각오를 다져보는 것도 필요할 것이다. 2020년에는 우리 모두 더 많은 영적 데이터를 모으며 하나님께 최적화되어 가는 성화의 길을 풍성하게 누릴 수 있는 한 해가 되길 소망해 본다.



www.fb.com/theegital

한규정 / 박사·음성인식 전문가



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