업스테이지x패스트캠퍼스 AI Lab 통계수업 리뷰

 인공지능/머신러닝/딥러닝을 공부하고자 마음 먹었다면 통계에 대한 지식은 필수적일 것이다. 기본적으로 많은 데이터를 다뤄야하고 모델의 성과를 평가하는 과정에서 통계지식이 없다면 오류를 범할 위험이 매우 크기 때문이다. 사실 통계학을 완전히 이해하기에는 매우 깊은 공부가 필요하기 때문에 3일간의 수업으로는 어림도 없지만 오랫동안 공부하지 않아서 까먹었던 내용들을 리마인드하고 다시 한 번 통계공부를 해야겠다는 생각을 갖게 하기에는 유익한 시간이었다.

 

 강의는 총 3일간 이루어졌고 1일차에는 순열과 조합, 변수, 모집단과 표본집단 등 통계의 꽃이라고 할 수 있는 추론통계에 들어가기 앞서 기초적인 개념과 단어의 대한 정의등을 매우는 시간이었다. 순열과 조합, 배반/독립/여사건 등 고등학교 확률과통계시간에 배웠던 내용들이기에 이런것들이 있었지하며 가볍게 워밍업을 할 수 있었다.

 2일차부터는 본격적인 추론통계에 대한 수업을 들었는데 경영학과를 나왔기에 대부분 익숙한 용어들이었고 당시 너무 어려웠지만 그래도 열심히 공부해서 A학점 이상 받았던 기억도 떠올랐다. 하지만... 지금은 다 까먹어서 다시 열심히 공부해야겠다는 생각이 들었다. 물론 파이썬 라이브러리를 사용할 것이기 때문에 시간은 오래 걸리지 않겠지만 정확하게 알고 사용하기 위해서는 그 원리를 이해하는 것이 중요할 것이다. (강의 이후에 몇년만에 통계책을 다시 꺼내서 머리를 쥐어짜고 gpt의 도움을 크게 받으며 공부하고있다..)

 3일차는 실제 orange3라는 프로그램을 사용하여 2일차에 배웠던 추론통계 기법을 간단하게 적용해보는 실습을 진행하였다. 사실 내가 지금 더 집중해야할 부분은 2일차에 배운 내용들과 원리들이기 때문에 프로그램을 어떻게 사용하는지는 그냥 재밌고 편안한 마음으로 들었다.

 

 사실 통계에 대한 부분만을 놓고보면 정말 많은 것을 배웠다라고 보기는 어려울 것 같다. 통계를 직접 공부해보면 느끼겠지만 양이 정말 많고 개념이 머릿속에서 뒤죽박죽되어서 정리하기가 너무 힘들다. 그런데 어떻게 3일동안 배운 지식으로 통계에 대해 안다고 할 수 있겠나.

 하지만 모르는 부분에 대해서 많이 질문하고 강사님의 열정적인 피드백 덕분에 얻어가는 것들이 분명히 있었다. 사실 무엇보다 인공지능 분야에서 일하기 위해서 수학공부는 꼭 해야한다고 5번 이상은 말씀하셨던 기억이 떠오른다. 이 말을 마음에 새겨서 남는 시간에 수학공부를 차근차근 해나가야겠다.