주전공은 경영/경제학이고, 복수전공이 응용통계입니다. 아무래도 주전공이 사회계열이긴 해도 문과치고 수학을 좋아해서 주전공에서도 방법론인 수학, 통계 수업 위주로 들었습니다. 복수전공은 응용통계라 회귀분석이나 시계열분석, 전산통계, 머신러닝, 딥러닝 등 과목들 들었고, 성적도 잘 받았습니다.
개인적으로 머신러닝 수업을 들으면서 컴퓨터 사이언스 측면보다 통계학적인 관점으로 배우니까 더욱 재밌다고 느꼈는데요. 끽해야 ISLR 정도 배우고 통계적 머신러닝이 재밌다고 말하기엔 어불성설이지만 … 열심히 공부해서 수업에서 1등도 하니까 자신감도 그렇고 흥미도 그렇고 이 분야를 좀 더 진지하게 해보고싶다고 느꼈습니다…
그래서 궁금한 것은 대학원을 통계적 머신러닝을 다루는 교수님한테 진학한다고 하면 잘 따라갈 수 있을지 의문입니다.
어쨌든 태생이 문과 출신이다보니 이공계 학우들이 고등학교 때 주입식으로 밥먹듯이했던 ‘미적분’의 이해도가 높진 않습니다. 개념적으로 이해하는 건 무리가 없는데, 초월함수의 미적분 같이 고등학교 때 기계적으로 풀어온 이공계 학우들과는 다르게 딱 바로 나오지는 않는 수준입니다.
수리통계학 배우면서 나오는 미적분 정도는 어느정도 따라갈 순 있었어요. 오히려 그러다보니 선형대수가 더 재밌다고 느껴지더라고요.
사실 기계학습 관련 랩도 경우에 따라 크게 달라질 수 있는 것이 기계학습 응용을 한다면 '어느 정도 납득 가능한 논리를 바탕으로' 기존의 기계학습 알고리즘의 성능을 향상시킬 수 있음을 보일 수 있다면 충분하기에 뛰어난 직관만 있다면 수학적 배경이 조금 부족하더라도 좋은 성과를 낼 수 있을 것입니다. 물리학에서 패러데이처럼 말입니다. 하지만 선생님이 기계학습 이론 - 혹은 통계적 추정이론 - 을 하는 연구실에 간다면 해당 알고리즘이 함수를 근사했을 때 어떠한 조건 하에서 적어도 얼마의 확률로 얼마의 오차 이내로 그 함수를 근사할 수 있는지 증명해야합니다. 이런 분야를 하신다면 측도론, 확률론, 함수해석학 등 수학에 대해 깊이 있는 이해를 요구할텐데해석개론 등의 기초 과목에 대한 이해 없이는 쫓아가기 힘들 것입니다. 지원한 연구실이 어느 쪽에 관심을 갖는지 잘 확인하시고 지원하시면 될 것 같습니다.
2023.11.22
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2023.11.22
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2023.11.24
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