[일반] 통계학과 1학년인데 선배님들 질문좀

[익명(61.81)]

1학기동안 통계학 배워보니까

결국 통계학의 본질은 모집단 성격을 정확히 알수없으니까 

통계적방식을 통해서 추론하겠다는거잖음?

근데 앞으로 미래사회에서 블록체인기술이나 여러 기술들이

발전하면 정보들을 정확하게 기록으로 남길수있으니까

모집단의 성격을 정확하게 알수있으므로 

앞으로의 통계학의 가치는 떨어지는거 아님?

[익명(59.22)]

과거시점에서 미래시점의 정보 기록할 수는 없잖아

[익명(59.22)]

존재했던 데이터로 모집단을 추정해서 미래를 예측하는게 가장 많이 쓰임

[익명(115.20)]

블록체인 같은 경우는 통계랑 깊은 연관이 있는 분야가 아니므로 논외로 두자. 기본적으로 머신러닝 분야에서 통계 개념들이 전반적으로 쓰임. 궁금하면 구글에 통계적 머신러닝이나 통계적 학습이론 등 검색해봐

[익명(115.20)]

그리고 일단 인공지능이나 컴퓨터비전 같은 딥러닝 활용하는 분야도 응용통계적인 관점으로 해석할 수는 있음. 사실 딥러닝은 머신러닝 기법의 극히 일부분인데. 사람들이 딥러닝이 전부인줄 알더라. 의외로 딥러닝이 효과적으로 적용될 수 있는 분야는 적어

[익명(115.20)]

다만, 내가 생각하기에 순수 이론적인 통계학의 가치는 약간 떨어질 것 같기도 해~ 왜냐하면 최근에 데이터 분석 패키지가 워낙 발달해서 특별한 통계적 추론 없이도 개발자들이 머신러닝에 쉽게 접근하거든. 그래서 회사에서도 보통 머신러닝 패키지를 다룰 줄 아는 "프로그래머"를 주로 채용하기도 하고

[익명(61.81)]

그렇다면 통계공부를 열심히해서 그걸 활용하는것에 머무르는게아니라 새로운 틀을 구축해버려야하는건가?

[익명(115.20)]

사실 R이라는 프로그래밍 언어도 통계학자들이 만든 프로그래밍 언어거든? 이걸로 통계적 머신러닝, 딥러닝, 데이터 시각화 전부 할 수 있는건데. 사실 새로운 틀을 구축하는 건 이런 천재들한테 맡기면 되는 일이고, 우리는 그냥 열심히 공부해서 쓰면 됨

[익명(115.20)]

결과적으로 응용 통계까지 아우르는 전체적인 통계학의 가치가 떨어질 일은 없을듯

[익명(61.81)]

답변 감사합니다

[익명(211.47)]

만약 환경이 공전 궤도처럼 변화하지 않는다면 있는 데이터로만으로도 충분하겠지만 현실 세계는 계속 변화하잖아. 기통 배워서 알겠지만 결국 통계학이란 학문은 미래를 예측하는 게 중요하거든. 요새 머신러닝이든 딥러닝이니 하는데 그냥 비선형 응용통계 테크닉일 뿐임

[익명(211.47)]

또 순수통계의 가치가 떨어질 일도 없을 것이, 통계학이라는 학문이 정립되고 발전된 게 200년이 채 되지 않음. 다 피어슨하고 피셔가 하드캐리하고 최근 메타가 바뀌었지만 베이지안 중심의 계산통계가 대세일 뿐이지. '계산'이라는 건 결국 cost를 지불한다는 건데, 순수 수학, 수리통계 같은 학문이 왜 중요하냐면 이런 천상계 애들이 연구해서 내놓는 결과물이 cost를 획기적으로 줄일 수도 있고, 컴퓨터 학대해서 풀 수 있는 문제인지 / 없는 문제인지도 100% 증명해주니까. 시뮬레이션 몇 번 해봤더니 되는거 같네랑 이런 반례 때문에 안 될 수 있음은 차원이 다른 문제임.

[익명(211.47)]

계산통계 쪽으로만 봐도, 베이지안의 꽃인 Gibbs Sampling이나 Metropolis-Hastings 나온 지 40~60년 됐는데 아직도 머신러닝이나 딥러닝에서 똑바로 못 씀. 이런 거만 봐도 갈 길 아직 한참 멀었다

[익명(61.81)]

상당히 구체적인 답변 감사합니다

[익명(dlwlrms)]

정보들이 정확하게 기록으로 남으면 그냥 데이터가 차원이 커지고 많아지는거지 모집단을 알게되는게 아님