계산 학습 시스템(computational learning systems)에는 수많은 종류가 있습니다. 이러한 시스템들을 다루는 학문 분야를 머신 러닝(machine learning)이라고 합니다. 이 책에서는 학습 시스템 중에서도 아주 촉망받는 신흥 분야인 사례 기반 학습(learning from examples)에 집중할 것입니다. 그중에서도 특히 사례 기반 지도 학습(supervised learning from examples)을 상세하게 다루겠습니다. 사례 기반 지도 학습은 무엇일까요? 예를 하나 들어 보겠습니다. 여러분이 한 번도 보지 못한 미지의 동물 두 마리를 찍은 사진이 여러 장 있다고 합시다. 수스 박사(Dr. Seuss)(미국의 유명 동화작가)의 로락스(Lorax)나 후(Who) 같은 동물들 말이죠. 제가 여러분에게 사진들을 보여 주고 이것이 무슨 동물인지 알려 줍니다. 그러고 나면 나중에 두 동물의 새로운 사진을 보여 주어도 사진 속 동물이 무엇인지 구별할 수 있습니다. 아주 잘했어요! 방금 여러분은 사례 기반 지도 학습을 수행한 것입니다. 사례를 이용해서 컴퓨터를 학습시킬 때는 사례를 특정한 방식으로 표현해야 합니다. 공통 속성들로 개별 사례를 측정하고, 측정한 속성 값을 개별 사례에 기록합니다. 네? 이것이 무슨 소리죠?

그림 1-1에 있는 만화 캐릭터를 상상해 봅시다. 이 캐릭터는 물체의 성질을 측정할 수 있는 여러 도구를 들고 다닙니다. 차 바퀴는 네 개, 테이블 다리는 90cm, 홍차 온도는 화씨 180도 같은 정보를 기록합니다.

▲ 그림 1-1 우리에게는 모든 것을 재고 싶은 참을 수 없는 욕망이 있다