A Designer Learning Machine Learning
나는 디자이너다.
그동안 나의 도구는 색, 형태, 인터랙션, 공간감 같은 것들이었다. 화면 위에서 질서를 만들고, 사람들의 감각을 움직이는 경험을 설계하는 일이 나의 직업이었다. 그런데 언젠가부터, 그 화면 뒤에서 움직이는 보이지 않는 계산들이 더 크게 다가오기 시작했다. 디자인을 아무리 정교하게 해도, 결국 사람의 경험을 바꾸는 힘은 다른 곳에 있는 듯 했다. AI와 머신러닝은 그저 먼 세계라고 생각했다.
I am a designer.
For most of my career, my tools were color, form, interaction, and a sense of space. My job was to bring order to a screen and design experiences that could move people’s senses. But at some point, what caught my attention was not just the surface of the screen, but the invisible calculations running behind it. No matter how carefully I shaped the interface, it seemed that the real force transforming human experience came from data and algorithms.
연구실에서 수학과 코드로 가득한 사람들의 영역. 하지만 아이러니하게도, 내가 만든 화면과 경험 위에 항상 그 기술이 올라타 있었다. 챗봇의 대화, 추천 알고리즘의 제안, 이미지 인식의 판단. 내가 다루던 것은 결국 그 결과물이었고, 점점 나는 그 과정이 궁금했다. 처음 머신러닝을 배우기 시작했을 때, 솔직히 두려웠다. 선형대수와 미적분, 경사하강법, 손실 함수 같은 단어들은 나에게 너무 낯설었다. 하지만 동시에, 디자이너로서 익숙한 감각도 있었다. 데이터를 시각화하는 과정에서 ‘비주얼 언어’는 그대로 통했다. 모델이 학습하는 과정을 그래프로 그려보면, 그것은 마치 색을 입히고 인터랙션을 조율하는 디자인 과정과 닮아 있었다. 머신러닝은 단순히 예측을 잘하게 만드는 기술이 아니라, 감정과 행동을 디자인할 수 있는 새로운 도구처럼 다가왔다. ‘이건 코딩이 아니라 움직임을 조율하는 디자인이구나.’ 내가 알고 있던 디자인의 확장이자, 새로운 형태의 언어였다.
I used to think AI and machine learning belonged to a distant world-a realm of researchers immersed in math and code. Yet ironically, the experiences I designed were always layered with these technologies. A chatbot’s dialogue, a recommendation algorithm’s suggestion, an image recognition model’s judgment. What I touched was only the surface. I began to wonder about the process beneath it all.
When I first started learning machine learning, I was honestly intimidated. Words like linear algebra, calculus, gradient descent, and loss functions were entirely unfamiliar. But at the same time, some things felt oddly familiar. In visualizing data, I found that the “visual language” of design still applied. Watching a model learn through graphs felt surprisingly close to the process of adding color, tuning interaction, and refining composition.
Machine learning began to feel less like a tool for better predictions, and more like a new medium for designing emotion and behavior. This isn’t just coding - it’s choreography. It was an extension of the design I already knew, expressed in a new language.
물론 아직은 시행착오의 연속이다. 수식을 이해하지 못해 멈추기도 하고, 코드를 돌리다 에러에 막혀 좌절하기도 한다. ai 가 바꿔놓은 코드들을 보고 음? 내가 주인인 영역이 있긴 할까 매일 망설인다. 그래도 궁금하다. 복잡한 개념도 “사람의 경험과 연결되면 어떻게 보일까?”라는 질문으로 풀어낼 수 있기 때문이다. 이 블로그는 그 과정을 기록하려 한다. 디자이너가 머신러닝을 배운다는 건 단순히 새로운 기술을 익히는 것이 아니다. 그것은 내가 가진 감각을 다른 언어로 번역하는 일이자, 미래의 경험을 설계하는 새로운 방식이다. 아직은 시작일 뿐이다. 하지만 나는 믿는다. 언젠가 디자인과 머신러닝이 만나는 지점에서, 더 풍부하고 살아 있는 경험을 만들 수 있을 거라고.
Of course, I am still stumbling through the beginner’s path. I get stuck when I can’t fully understand an equation, or I run into errors that halt my code. But in those moments, my designer’s instinct helps me through. Even the most complex concepts can be reframed by asking: How would this connect to a human experience?
This blog is my record of that journey.
For a designer, learning machine learning is not simply about acquiring a technical skill. It is about translating sensibility into another language, and discovering a new way to shape future experiences.
It is only the beginning. But I believe that somewhere at the intersection of design and machine learning, there will emerge richer, more vivid, and more alive experiences.