https://blog.pabii.co.kr/why-statistics-for-machine-learning-1/

필자가 블로그에 장기간 반복해서 쓰고 있는대로, 머신러닝은 응용통계학의 한 영역이고, 데이터의 Non-linear 패턴을 잡아내기 위해서 통계 테크닉들을 적극적으로 활용하는 방법이다.

 당연히 통계학으로 모델링할 때 쓰는 모든 기술적인 지식을 총망라하고 있어야 제대로 머신러닝을 활용할 수 있다. 

알아서 변수를 찾아준다는건 아마도 Un-supervised learning을 이야기하거나, 알파고-제로에서 봤던 Reinforcement learning을 하겠다는 뜻일텐데, 사업 모델 자체가 DMP에서 출발하니 당연히 있는 데이터를 활용하는 이야기를 해야지, 수식을 제대로 확정 못해서 시뮬레이션으로 데이터 생성하는 Reinforcement learning과는 연결되는 구석이 없고, Un-supervised learning은 결과값인 0/1을 모르는 상태에서 패턴에 따라 분류를 하는 작업이지, 써야할지 말아야할지 잘 모르는 변수를 알아서 척척척 찾아내는 작업은 아니다.

사업 영역에 머신러닝만 들어가면 스타트업 가치에 0을 더 붙이는 시절이니, 너도나도 머신러닝 몇 줄씩 갖다붙이는 이야기에 많이 호도되신 것 같아서 미팅내내 답답한 점이 많았다.




울나라에서 바둑 이긴거 땜에 유달리 과대평가된듯