AI 모델을 이해하기까지 30일, IT비전공자의 생존기

50대 IT 비전공자가 AI 모델을 이해하기까지 30일간의 여정을 통해
데이터, 머신러닝, 모델 학습을 단계별로 익힌 경험을 기록했다.
기초 개념부터 실제 코딩까지, 비전공자가 AI 모델을 이해하는 현실적 방법을 제시한다.

 

AI 모델을 이해하기까지 30일, IT비전공자의 생존기

 

나는 50대에 접어들며 AI 모델을 이해하기까지 30일,

IT비전공자의 생존기라는 목표를 세웠다.
한 번도 개발을 배워본 적이 없었지만,
AI 시대의 흐름 속에서 단순한 사용자로만 남을 수는 없다고 생각했다.

 

AI 모델을 이해하기까지 30일, IT비전공자의 생존기는
내가 낯선 기술 세계로 한 걸음 들어서는 과정이었다.
처음엔 인공지능의 개념조차 추상적이었다.
‘AI 모델이 데이터를 학습한다’는 말의 의미를 이해하기 위해
매일 기초부터 정리하며 배워 나갔다.

 

AI 모델을 이해하기까지 30일, IT비전공자의 생존기는
단순히 기술을 배우는 과정이 아니라,
두려움을 이겨내고 사고방식을 바꾸는 과정이었다.
나는 하루하루 기록하며, 비전공자도 충분히
AI 모델의 원리를 이해할 수 있음을 직접 증명하고 싶었다.

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1. IT 비전공자 블로그 AI의 기본 개념 정리

키워드 AI 개념, 인공지능 원리, 데이터 이해

 

AI 모델을 배우기 위한 첫 단계는 AI의 구조와 개념을 정확히 이해하는 것이었다.
AI는 인간의 사고방식을 수학적 알고리즘으로 모사한 기술이다.
즉, 데이터를 입력받고, 패턴을 학습한 뒤 결과를 예측하는 구조로 되어 있다.

 

비전공자인 나는 복잡한 용어 대신 흐름을 이해하려 했다.
입력(Input) → 처리(Hidden Layer) → 출력(Output)이라는
3단계 구조를 그림으로 표현해보니
AI의 학습 과정이 훨씬 명확하게 보였다.

 

데이터가 들어오면, AI 모델은 내부 가중치를 조정하며
데이터 간의 관계를 찾아간다.
결과적으로 AI는 사람이 여러 번 시도 끝에 얻는 경험을
수학적 학습 과정으로 재현하는 것이다.
이 원리를 이해한 후, 인공지능이 단순한 기술이 아닌
‘경험의 공식화’라는 개념으로 다가왔다.

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2. IT 비전공자 블로그 데이터의 중요성 인식

키워드 데이터셋, 전처리, 피처 엔지니어링

 

AI 모델이 제대로 작동하려면 좋은 데이터가 필요하다.
데이터가 불완전하면 아무리 뛰어난 모델도
정확한 결과를 내지 못한다.

 

나는 우선 공공데이터 포털과 Kaggle에서
기초 데이터셋을 다운로드했다.
하지만 데이터를 그대로 사용할 수는 없었다.
결측치, 오류, 이상값이 많았기 때문이다.

 

그래서 데이터 전처리 과정을 학습했다.
불필요한 컬럼을 제거하고, 비어 있는 값을 채웠다.
이 과정에서 가장 인상 깊었던 개념은
피처 엔지니어링(feature engineering)이었다.
AI 모델이 데이터를 더 잘 이해하도록
새로운 변수를 만들어주는 작업이다.

 

예를 들어, 날짜를 요일로 변환하거나
문자 데이터를 숫자로 바꾸는 과정이 포함된다.
이 과정을 통해 AI의 예측 정확도가 높아졌다.
비전공자에게 데이터 전처리는
AI 학습의 ‘언어를 통역하는 과정’이었다.

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3. IT 비전공자 블로그 AI 모델 학습의 이해

키워드 머신러닝, 손실함수, 모델 학습

 

AI 모델 학습은 데이터를 통해 스스로 규칙을 찾는 과정이다.
이 과정은 모델의 반복적인 훈련과 손실 감소로 이루어진다.
AI는 데이터를 입력받고 예측값을 계산한 뒤,
실제값과의 오차를 비교해 학습한다.

 

이때 오차를 계산하는 핵심이 손실함수(Loss Function)이다.
손실이 크면 AI는 가중치를 조정하며
오차를 줄여 나간다.
이 과정을 수백, 수천 번 반복하며
AI 모델은 점점 더 정확한 결과를 예측한다.

 

나는 Python의 Scikit-learn 라이브러리를 사용해
직접 모델을 실행해 보았다.
단순 회귀 모델을 학습시켜 예측값을 확인했을 때,
AI가 데이터를 이해하는 과정이 눈에 보이기 시작했다.
비전공자에게 이 경험은 큰 전환점이었다.
수식이 아니라 흐름을 이해하니
AI의 학습 원리가 한눈에 그려졌다.

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4. IT 비전공자 블로그 30일간의 학습 루틴

키워드 꾸준한 학습, 루틴 관리, 자기개발

 

AI 모델 학습은 하루아침에 이루어지지 않는다.
꾸준한 루틴이 가장 중요했다.
나는 매일 같은 시간에 학습을 시작했다.
한 번에 1시간씩, 개념 하나만 확실히 이해하는 것을 목표로 삼았다.

 

처음 10일은 데이터 개념과 파이썬 문법을 정리했다.
그다음 10일은 머신러닝 알고리즘을 익혔다.
마지막 10일은 모델 실습과 복습으로 채웠다.
이 30일의 학습 루틴은 AI 이해도를 크게 높여주었다.

 

또한 학습한 내용을 블로그에 정리하며
스스로 설명할 수 있는 단계로 발전했다.
글로 정리하는 행위가 곧 이해의 완성이었다.
비전공자인 나에게 가장 큰 깨달음은
‘기술보다 지속성이 중요하다’는 사실이었다.

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결론 : AI 모델을 이해하기까지 30일 도전의 의미

50대 IT 비전공자가 AI 모델을 이해하기까지 30일을 보낸다는 것은
단순한 기술 학습이 아니라 자기 변화의 과정이었다.
처음엔 막막했지만, 데이터를 다루고 모델을 실행하며
AI의 원리를 직접 확인할 수 있었다.

 

비전공자라도 체계적으로 접근하면
충분히 AI 모델의 작동 방식을 이해할 수 있다.
나이와 배경은 더 이상 한계가 아니다.
중요한 것은 배우려는 의지와 꾸준한 실행이었다.

 

학습은 나이를 초월한 성장의 도구다.
AI 모델을 이해한 30일은 나에게
새로운 가능성과 방향을 제시해 주었다.