내 인생에서 확률과 통계는 고등학교에서 끝난 줄 알았다.

학부 때, 아키텍쳐나 운영체제같은 내용을 배우면서 나는 확률과 통계같은 내용들은 이제 나랑 관련이 없구나 싶었다. 근데.. 갑자기 머신러닝 붐이 일면서 학부 4학년때 머신러닝이라는 과목을 수강하게 됐다. (참고로 4번째 수업쯤에 과제 꼴등하고 짤랏다.) 근데 처음부터 갑자기 수업자료 제목이 확률기초다. 하... 올게 왔구만..

확률!!! 꼭 알아야 합니까?

뭐 알면 좋은 거 같다. 몰라도 뭐 데이터만 많으면 어떻게든 성능은 나오는 거 같더라 ㅋㅋ.. 확률에서 파생되지 않은 머신러닝 기법들도 많고.. (SVM같은 친구들) 난 그냥 이제 체념했다.. 다양한 모델들을 이해하려면 확률은 필요한 것 같다. 한 대학원 2년차까지 친구들이랑 통계기초 스터디를 했던 기억이 난다. 그때 all of statistics라는 원서를 가지고 스터디를 했는데 꽤 기초적이고 괜찮았던 것 같다. 이거나 한번 한국어로 작성해볼까.. 싶기도 하다.

결론

뭐 딱히 할 말이 없네.. 그냥 확률 알면 좋고 몰라도 머신러닝을 할 수는 있다 정도로 정리할 수 있을 것 같다. 머신러닝하는 대학원생 다들 화이팅이다..!