자기점검해봐
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인공지능 마니악들이 RNN으로 비정상 패턴을 찾아낼 수 있다고 주장하는데,
결국 Non-linear 방정식 찾는 게임이고, 분포함수를 알고 있으면 MLE가 제일 좋은 계산이다,
그래서 멤버쉽 해지율, 파산 확률 같은건 베타 분포, 포아송 분포 같은 분포함수 쓰는 리그에서는 인공지능이라고 불리는 Neural Net 따위는 거들떠 보지도 않고 살았고,
패턴이 있어야 RNN이건 뭐건 Non-linear 방정식을 세울 수 있을텐데,
패턴이 없는 데이터에 무조건 Neural Net을 쓰면 마법처럼 다 계산이 된다는건 말도 안 되는 헛소리죠
차라리 비정상 패턴 데이터 숫자가 너무 적으니까 Disproportional sub-sampling을 한답시고 Stratified sampling을 하는게
없는 패턴 찾겠다고 컴퓨터 학대하는거보다 더 낫지 않겠어요?
최소한 Computational efficiency는 더 낫게 나올거 같은데?
이것도 분포함수를 알면 Importance sampling을 활용해서 Change of measure 관점으로 수학적으로 엄밀한 계산을 할 수 있겠지만,
비정상 패턴이라는게 분포함수가 어딨겠습니까,
아쉽지만 타협을 해야죠.
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인공지능 마니악들이 RNN으로 비정상 패턴을 찾아낼 수 있다고 주장하는데,
결국 Non-linear 방정식 찾는 게임이고, 분포함수를 알고 있으면 MLE가 제일 좋은 계산이다,
그래서 멤버쉽 해지율, 파산 확률 같은건 베타 분포, 포아송 분포 같은 분포함수 쓰는 리그에서는 인공지능이라고 불리는 Neural Net 따위는 거들떠 보지도 않고 살았고,
패턴이 있어야 RNN이건 뭐건 Non-linear 방정식을 세울 수 있을텐데,
패턴이 없는 데이터에 무조건 Neural Net을 쓰면 마법처럼 다 계산이 된다는건 말도 안 되는 헛소리죠
차라리 비정상 패턴 데이터 숫자가 너무 적으니까 Disproportional sub-sampling을 한답시고 Stratified sampling을 하는게
없는 패턴 찾겠다고 컴퓨터 학대하는거보다 더 낫지 않겠어요?
최소한 Computational efficiency는 더 낫게 나올거 같은데?
이것도 분포함수를 알면 Importance sampling을 활용해서 Change of measure 관점으로 수학적으로 엄밀한 계산을 할 수 있겠지만,
비정상 패턴이라는게 분포함수가 어딨겠습니까,
아쉽지만 타협을 해야죠.
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파비 아찌는 사업하면서 통계에 무지한 사람을 많이 본 듯함. 여기 갤러들만 봐도 열심히 공부하는 사람들 많은데 100명은 있을 것 같다.
완장 누가 파비글 또 퍼왔다 삭제좀 해라
정보) 고대통계학과는 문과다
난 저게 뭔소린지 이해못한 ㅄ이지만 대충 요즘 뜨고 있는 Deep Neural Net이나 기타 Neural Net 방법론들이 만능이라고 주장하는 사람들 까는 거 같네
100명은 모르겠고 1000명은 없을 것 같긴 함 - dc App
1. 파비보다 통계학 잘하는 사람 우리나라 최소한 수 백명 이상이다. // 2. Neural Network가 기존 모형보다 가지는 장점은 변수들 간의 interactions을 잘 잡아 낸다나는 것이다. piecewise-linear function으로 approximation하는 구조자체가 이미 변수들 간의 interactions을 반영하는 것임 -> 이 구조를 이해하면 일반적인 logistic model으로 간단한 데이터는 분류 optimal을 구현할 수 있음 // 3. Neural Networks가 만능은 아니지만 기존 모형에 시사하는 점은 큼. 이 쪽 모형을 안쓰는 애들은 통계모형을 communication tool로 쓰거나 오히려 아직 neural networks 가진 모형의 장점을 이해 못하는 것임
자꾸 내용이 길어지는데 각설하고 Belkin의 최근의 연구만 봐도 알 수가 있음. 파비는 뭔가 대단한 발견을 혼자 한 것처럼 말을 하는데 파비가 더 공부하면 더 넓은 세상이 있다는 것을 알 것이고 세상에 정말 고수는 많다는 것을 느끼게 될 것이다.
Belkin 논문 관심있는 사람은 이것 봐라. 재미있는 article이다.
https://arxiv.org/abs/2105.14368
Mle 같은 소리하고 있네 ㅋㅋㅋ 패턴이 없으면 애초에 nn이고 뭐고 간에 아예 못하는 상황이고 뭔가 있긴 있는데 뭔지 잘 모르겠으면 nn때려보는게 블랙박스긴 해도 당연히 괜찮을수 있는데 - dc App
이해가능한 사람이 100명까지인지는 모르겠고 (나같은 멍청이도 알아듣겠는데) 딥러닝 예찬론자한테 엄청 데였나 논조가 엄청쎄네 근데 딥러닝 찬양하는 애들 빡대가리인건맞음 ㅇㅇ ppr에서 벗어나질 못하는데 그걸 혁신적인 것마냥 빨고.. 오죽하면 현업하면서 딥러닝이 drop out 걸어서 bias 해결했다는 개소리 하는 사람도 봄
자기 대학원과정 팔아먹으려고 어그로끄는거임ㅋㅋ
봐라 현재 한국의 데이터분석가들은 이런것도 모른다 근데 우리대학원 오면 알랴줌ㅋㅋ 이거임