머신러닝 초보자들이 빠지기 쉬운 7가지 함정

머신러닝을 처음 배우는 이들은 대부분 열정적으로 시작하지만,
공통적으로 반복되는 실수들 때문에 학습 효율이 떨어지거나 방향을 잃는 경우가 많습니다.

입문자들이 저지르는 실수, 왜 반복되는 걸까?

머신러닝은 이론과 실습, 수학과 코딩, 모델과 데이터라는
복합적인 영역이 얽힌 학습 과정입니다.
입문 단계에서 기초를 잘못 다지면 전체 흐름을 이해하는 데 오랜 시간이 걸릴 수 있습니다.
이번 글에서는 입문자들이 가장 자주 하는 실수들을 짚어보고,
이를 피하기 위한 실질적인 조언을 제공합니다.

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데이터 없이 모델부터 만드는 경우

머신러닝의 핵심은 ‘데이터’입니다.

하지만 입문자들은 모델 구현에 집중한 나머지,
정작 데이터의 품질이나 분포, 이상치 등을 간과하는 경우가 많습니다.

모델보다 데이터 전처리와 탐색적 분석에 더 많은 시간이 들어간다는 사실을 인지해야 합니다.

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수학을 완전히 무시하거나, 반대로 이론에만 빠짐

"수학을 몰라도 된다"는 말에 속거나,
반대로 "선형대수 끝내고 시작해야지" 하며 실습을 미루는 경우가 흔합니다.

이론과 실습은 병행되어야 하며,
필요한 수학은 실습 도중 역으로 배우는 방식이 가장 효율적입니다.

접근 방식 비추천 예시 권장 접근법

수학 중심	논문 먼저 독해	모델 사용 중 개념 확인
실습 중심	무작정 코딩	코드+출력 해석 반복

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훈련 정확도에만 집착하는 실수

"정확도가 99%인데 왜 안 돼요?"
입문자들이 가장 자주 묻는 질문입니다.

훈련 정확도만 보는 것은 과적합(overfitting)의 함정에 빠지는 지름길입니다.
검증 데이터, 테스트 데이터에서의 일반화 성능이 머신러닝의 핵심 지표입니다.

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하이퍼파라미터 튜닝에 지나치게 몰입

초보자일수록 하이퍼파라미터 조정을 "정답을 찾는 게임"처럼 생각하기 쉽습니다.
하지만 기본값도 충분히 강력하며,
튜닝은 모델이 기본적으로 작동할 때 시작하는 후반 작업입니다.

즉, 데이터가 잘 준비되지 않은 상태에서의 튜닝은
모래 위에 성을 짓는 것과 같다고 볼 수 있습니다.

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Git, 주피터노트북 사용에 익숙하지 않음

머신러닝은 반복 실험과 결과 비교의 연속입니다.

하지만 초보자들은 코드 저장, 버전 관리, 결과 기록을 놓치곤 합니다.
Git과 주피터노트북(Jupyter Notebook)은 입문 단계부터 필수로 익혀야 할 도구입니다.

이들의 장점은 다음과 같습니다.

도구 기능 입문자 활용법

Git	코드 버전 관리	실습별 커밋 저장
Jupyter	시각화·해석 중심	코드+결과 기록 정리

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다양한 모델을 얕게만 경험하려는 태도

랜덤포레스트, SVM, XGBoost, LSTM 등
"한 번씩 다 써보자"는 식으로 수박 겉핥기식 실습은 결국 개념이 남지 않습니다.

하나의 모델을 깊이 있게 실험하며 매개변수의 영향을 직접 체험하는 것이 훨씬 유익합니다.
입문자는 "하나를 제대로 알자"는 원칙이 필요합니다.

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Kaggle, 블로그 튜토리얼만 반복하는 경우

Kaggle은 훌륭한 학습 도구지만,
단순 복붙이나 튜토리얼 반복은 자기 코드가 아니라는 함정에 빠질 수 있습니다.

진짜 학습은 데이터를 스스로 수집하고 문제 정의부터 해보는 것에서 시작됩니다.

자기 손으로 데이터를 탐색하고 모델을 세팅해 보는 과정을 통해
실전 감각이 길러집니다.

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마무리: 초보자가 반드시 기억해야 할 3가지

구분 핵심 포인트

시작 전	데이터부터 살펴보자
실습 중	정확도보다 일반화 성능
반복 학습	수학·이론은 코딩과 함께

머신러닝은 코딩 실력이 아니라 데이터를 이해하고 해석하는 감각이 좌우하는 분야입니다.
기초를 탄탄히 다지고, 실습을 스스로 반복해보는 태도가 성공의 열쇠입니다.