석사 추론통계랑 메트로폴리스 해스팅 하면서 진짜 진짜 딱 기본적으로


prior posterior conjugate 정도로 배운 수준인데요,


2학기 강의중에 베이지안 열려서 그거 들을까 범주형자료분석 들을까 매우 고민입니다.


논문은 Automated ML 쪽으로 뭐 새로나온 AutoML Auto-WEKA 같은거로 쓸거같은데,


관련 책인지 논문인지 읽어보니, 이론소개에 베이지안 최적화에 가우시안 프로세스니 뉴럴넷 통한 멀티소스 베이지안 이니 막 나와서 걱정했거든요.


교수님은 어쩌피 베이지안 별로 안쓴다고 필요 없다 하시는데 ...



혹시 통계 고수님들 살면서 베이지안 꼭 배워두면 좋거나 다행이다 생각하신적 있나요


아니면 박사로 베이지안 갈거 아니면 그냥 안쓰나요