설명에서 예측으로: 머신러닝이 여는 데이터 분석의 대중화

머신러닝의 활용은 앞으로 더욱 확대될 것이다. 그 배경에는 기술의 발전만이 아니라, 분석 환경의 변화와 통계 사용 목적의 변화가 있다. ,

 

 

1. 사용 진입장벽이 낮아진다

기존의 통계 분석은 전문적인 지식과 도구 활용 능력을 요구했다. 분석을 위해서는 해당 분야에 대한 이론적 이해는 물론, 변수의 측정과 모델 구성에 대한 감각, 그리고 통계 프로그램을 다룰 수 있는 코딩 능력까지 필요했다. 그러나 이제는 상황이 달라졌다.

GUI 기반의 통계 패키지들이 등장하면서, R이나 파이썬 같은 코드 없이도 머신러닝 알고리즘을 실행할 수 있게 되었다. 예를 들어 JASP 같은 범용 패키지는 메뉴 클릭만으로도 인공신경망, 랜덤 포레스트, SVM 등을 실행할 수 있으며, 결과 역시 논문에 바로 활용 가능한 형태로 자동 정리되어 제공된다. 분석자는 복잡한 모형을 직접 설계하거나 코딩하지 않아도 된다. 다만 결과를 올바르게 이해하고 해석하기 위해 분석 원리에 대한 기본적인 이해는 필요하다.

전통적 통계에서는 분석기법을 선택하고 전제조건을 확인하는 것 자체가 전문성을 요구했지만, 머신러닝에서는 대부분의 알고리즘이 그런 전제 없이도 작동하도록 설계되어 있다. 이러한 접근 용이성은 향후 머신러닝 사용을 더욱 대중화시킬 것이다.

 

 

2. 통계 사용의 목적에서 ‘예측’이 중시된다.

기존의 통계는 학문적 목적에 집중되어 있었다. 이론 검증, 변수 간 인과관계 파악 등은 정책 수립이나 사회 이해에 매우 중요한 기능을 하지만, 일상생활에서 사람들이 궁금해하는 것은 보다 직접적인 예측이다.

"이 광고를 클릭할까?"

"이 학생은 졸업할 수 있을까?"

"이 고객은 이탈할 가능성이 있을까?"

이러한 질문은 대부분 결과를 미리 알아내는 것에 초점이 있다. 머신러닝은 바로 이런 문제에 적합한 도구다. 통계의 활용 목적이 산업 및 실무 영역에서는 ‘설명’ 중심에서 ‘예측’ 중심으로 이동하고 있으며, 그 변화의 중심에 머신러닝이 있다.

 

 

3. 머신러닝은 전통 통계의 한계를 보완하며 함께 발전할 것이다

머신러닝은 전통적 통계 기법의 단점을 보완한다. 무엇보다 전통 통계는 변수 간 관계를 분석자가 미리 설정해야 한다는 부담이 있다. 독립변수, 종속변수, 상호작용 항을 어디까지 포함시킬지 판단하는 데 전문성이 필요하다.

그러나 머신러닝은 이 과정을 자동화할 수 있다. 변수 간의 관계, 상호작용, 중요도 등을 스스로 평가하고 선택·조합하여 예측력을 높이는 방향으로 학습한다. 다만, 이러한 자동화는 예측 성능을 높이는 데 중점을 두기 때문에, 변수 간 인과관계 해석이나 정책적 해석에는 한계가 있을 수 있다

머신러닝이 모든 문제에 완전한 해결책을 주는 것은 아니다. 예측 모형의 일반화 가능성, 즉 훈련된 모형이 새로운 상황에서도 유효한지는 결국 이론적 지식이 필요한 문제다.

예를 들어, 한 대학의 학생 데이터를 학습한 모델이 다음 학년도 학생에게도 적용될 수 있을까? 이 질문에 답하기 위해서는 학생들의 특성이 본질적으로 유지되고 있는지, 아니면 시대적 변화나 제도 변화로 인해 달라졌는지를 판단해야 한다. 이것은 데이터만으로 알 수 있는 것이 아니라, 사회과학적 지식과 해석이 요구된다.

결국 머신러닝은 데이터를 기반으로 사고하지만, 데이터 밖으로 벗어나 판단하는 능력은 인간에게 있다. 이 두 가지는 경쟁 관계가 아니라 협력 관계여야 한다.