알고리듬은 공식(모델)이기 때문임


공식은 수학자만이 만들 수 있는 게 아니고, 해당 분야에서 오래 경험을 가진 사람도 만들 수 있음


가령, 의사의 예를 들면


1950년 대에 태아가 숨을 안(못) 쉬어서 사망하는 사례가 많았는데


아마도 적절한 대처를 할 시기를 놓쳐서 태아가 사망한 것 같음


언뜻, 태아가 숨을 쉬는지 안 쉬는지 그걸 못 알아 차리나? 하는 의문이 드는데


숨을 쉬는지 안 쉬는지 짧은 시간에 판단을 해야 하는 문제로 보임


그래서 어떤 의사가 태아가 숨을 시는지 안 시는지 네 가지 지표로 판단하는 방법을 개발하면서


태아 사망이 줄었다고 함 (출처 : 생각에 관한 생각)


이 네 가지 판단 방법이 바로 공식임


직관이라고도 하는데


소방관의 건물 무너지기 전 탈출 직관도 공식이고 경찰의 범인 잡는 촉도 공식임


운동선수의 연습도 공식이 됨


통계는 이 직관(전문가의 직관뿐 아니라 일반인이 생활에서 발견한 규칙도 직관)을 공식으로 바꾸는 작업임


수많은 화재현장, 수많은 범인, 수많은 연습


이런 것들이 바로 데이터임


이 데이터에서 공식을 만드는 게 빅데이터분석이고 그런 일을 하는 사람이 통계학자임


경험>함수>알고리듬=모델=공식>실험


경험에서 데이터를 수집

함수에서 독립과 종속 정의

함수의 내부가 알고리듬=모델=공식

최종적으로 실험에서 경험을 검증




즉,


직관이 알고리듬이고 공식이고 모델임


그러면 직관과 공식(모델)이 같은데 왜 궂이 변환을 해야 하는가?


사람의 직관은 변덕이 심하기 때문임


공식화하면 프로그램 자동매매처럼 흔들리지 않기 때문


사람에게는 두 개의 자아가 있어서 올바른 판단을 못 함


그래서 직관을 공식화 즉 모델화 해서 사용해야 함