오늘은 머신러닝의 비지도 학습 방법 중 군집화에 대해 알아보겠습니다. 먼저 군집화란 그룹이라는 일종의 카테고리(군집)를 만들고, 이후 데이터 값을 보고 특정 군집으로 결정짓는 것(군집화)을 말합니다. 보통 여러 데이터가 쌓인 표를 보면 어떻게 묶어줘야 할지 쉽게 결정하기 어려운데요. 이때 데이터의 양이 적은 경우, 좌표 평면을 사용하면 가까운 것들끼리 묶을 수 있습니다. 그러나 더 많은 양의 복잡한 데이터는 어떨까요? 2차원의 표로 정리하는 게 불가능할 수도 있습니다. 이때 군집화 방법을 이용하면 3차원 또는 4차원으로 정리된 데이터를 묶어줄 수 있습니다.
세상에는 정답 없는 일이 정말 많습니다. 개인은 자신의 커리어를 성장시키는 과정에 정답이 없고, 기업은 비즈니스와 프로덕트를 성공시키는 과정에 정답이 없습니다. 특히 세상에 없던 제품을 만드는 사람이라면 어떤 길을 향해 달려가야 할까요? 그 프로덕트는 무엇을 성공으로 정의해야 할까요? 또 그 미지의 프로덕트를 개발하고 있는 내가 지금 잘하고 있는 건지는 어떻게 알 수 있을까요? 구글은 세상에 없던 프로덕트를 만드는 대표적인 기업 중 하나입니다. 여기서 오랜 시간 일하며, 역시 세상에 없던 제품을 만든 사람들이 있습니다. 2023년 1월부터 라이브 커머스 플랫폼 '그립'에 합류한 이강원 CTO도 그중 한 명입니다.
첫 회사였던, 샌프란시스코 소재 B2B 스타트업에서 첫 인사평가를 받던 1년차 때 ‘인디비주얼 컨트리뷰터(Individual Contributor, 이하 IC)’라는 말을 처음 들었다. 매니저는 지난 1년 동안 인디비주얼 컨트리뷰터로서 임무를 잘 수행했다며 칭찬하고, 내년에는 더 큰 영향력을 발휘할 수 있는 기회를 찾아보자고 조언했다. 나는 개발자인데, 인디비주얼 컨트리뷰터는 무슨 소리지? 칭찬의 흐름을 끊고 싶지 않아 그냥 넘어갔고, 미팅이 끝난 후 구글에 그 단어를 검색했다. 그때, 해외에서 많이 쓰이는 듀얼 커리어 래더(Dual Career Ladder)라는 제도를 처음 알게 되었다.