개정판 | (수학, 컴퓨터공학, 경제학을 아우르는) 통계학 첫 걸음부터 열 걸음까지 (개정판上)
작품 정보
2016년 역사적인 바둑 매치를 통해 알파고가 이 세상에 등장하였습니다. 알파고의 존재가 함축하는 바는 첫째 블랙박스로도 세상을 이해할 수 있다는 점이고, 둘째 우리 주변의 방대한 정보를 딥러닝 알고리즘으로 "축약"할 수 있다는 점입니다.
첫 번째 함축과 관련하여:
알파고 이전의 과학은 칼 포퍼의 반증주의에 기반하여 가설 기반의 접근을 취하였습니다. 하지만 알파고 이후에 데이터를 통해 가설을 생성할 수 있고, 데이터를 통해 생성된 가설을 검증할 수 있으며, 데이터를 통해 가설조차 필요하지 않게 되었습니다. 단적인 예로 기존에는 생물학을 인간 중심의 목적론적인 학문으로 인식하였으나 생물정보학의 출현에 힘입어 생물학을 현상 자체로 해석하려는 시도가 이루어지고 있습니다.
두 번째 함축과 관련하여:
현재 정보가 생성되는 속도는 가히 가공할 만합니다. 경제학자들은 50년도 채 안되어 지식을 이해하는 속도보다 지식이 쌓이는 속도가 더 빨라질 것이라고 보았습니다. 이 경우 데이터 무더기 언저리에서 인간의 인지를 아득히 뛰어넘는 인공지능이 탄생할지도 모르는 일입니다. 그 특이점이 오지 않도록 방대한 양의 정보를 "압축"하는 알고리즘이 필요해졌고, 딥러닝 알고리즘이 그 역할을 할 것으로 기대합니다.
알파고는 결국 데이터 범람의 다름 아니라고 할 수 있습니다. 이럴수록 데이터를 다루는 학문인 통계학에 대한 공부가 필요할 것이며, 이를 돕기 위해 현재까지의 통계학 상황을 정리해 보았습니다.
본문 pdf, 문제 세트 및 추가자료 요청과 관련하여서는 https://nate9389.tistory.com/1641 를 참고 바랍니다.
작가 소개
- 김슬기 : 서울대학교에서 바이오시스템공학과 컴퓨터공학을 공부하면서 꿈을 키웠습니다. 현재는 자율주행을 위한 딥러닝 개발자로 일하며 꿈을 위해 한 발자국 나아가고 있습니다. skvictoria.SK@gmail.com
- 박정빈 : 저는 정빈이의 공부방 블로그지기 박정빈입니다. 과학고등학교 졸업 후 서울대학교 학부 과정에서 공학과 경제학을 공부하면서 다양한 세계지식을 만날 수 있었습니다. 현재 저는 스타트업에서 근무하고 있으며, 조만간 해외에서 학업을 계속하여 더 넓은 세상을 만날 계획입니다. nate9389@gmail.com
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