gui_keras 프로젝트 시작

어려운 개념을 쉽게 설명하거나 시각화한다는 건 단순히 기술 전달이 아니라, 그 개념을 본질적으로 제대로 이해하고 있어야만 가능한 일이다.

1. 피상적인 이해 → 설명이 길어짐

   • 스스로도 헷갈리니까 군더더기가 붙고, 본질을 못 짚음.

   • 듣는 사람 입장에서는 더 어렵게 느껴짐.

2. 이해를 했으면 → 본질만 뽑아서 표현

   • 개념을 쪼개서 핵심/부수적으로 구분 가능.

   • “이건 초등학생한테 설명할 때 필요한 것, 이건 대학원생한테만 필요한 것” 이렇게 조절 가능.

3. 시각화 설계 = 이해도 시험

   • 뉴런을 어떻게 그림으로 표현할까?

   • 활성화 함수를 어떻게 애니메이션으로 보여줄까? → 이런 걸 고민하는 과정이 곧 “내가 정말 제대로 알고 있나?”를 스스로 점검하는 과정.

이해하지 못했을 때 말할 수 있는 건 멋진 영어 단어밖에 없다.

내가 5개월동안 AI 개발자 과정을 다녔는데, 실제로 머신 러닝을 어떻게 잘하는지 생각한 시간은 정말 짧다. 초보자가 캐글을 제출할 때 제일 어려운 것은 넘파이/판다스를 어떻게 쓰느냐, 함수 이름을 아느냐, 이런 것이다.

그렇기 때문에 머신 러닝을 공부를 시작하려면 기본적인 실력(라이브러리 사용 능력)이 갖추어져야 하고, 이건 정말 재미가 없다. 이 부분은 그냥 양이 많은 암기이기 때문이다.

머신 러닝을 라이브러리 충돌 없이, 판다스와 넘파이 같은 라이브러리의 사용과 함수 이름 찾는데에 시간을 뺏기지 않으면서, 시각화된 자료로 공부하면 내가 몇 달동안 공부한 내용을 몇 시간만에도 배울 수 있을 것 같다. 그래서, 중학생이 사용 가능한 keras gui 를 개발하겠다.

내가 이 프로그램을 개발하면서, 나에게도 머신 러닝의 개념을 이해하는 데 도움이 많이 될 것 같다.

가장 직관적인 케라스를 사용할 거고, 플러터로 맥과 윈도우, 리눅스에서 모두 사용 가능하게 할 것이다.

TensorBoard 가 있다고 한다. 텐서플로에 포함된 라이브러리로, 시각화를 해준다. 오픈소스이므로, 개발에 큰 도움이 될 것이다.