🛣️ Road to ML: Statistic

머신러닝을 다루기 위한 skill들을 배우고 있다. EDA, Git을 지나 Statistic(통계)을 배우게 되었다. 아직 모델을 다뤄보지 않아서 필요성이 피부로 느껴지지는 않는 과목이다. 그치만 여러번 강조되는 부분이니, 이 또한 내 걸로 만드는 과정이 될 것.

🎥 온라인 강의

시간표에 칠해진 파란색은 Zoom 강의, 회색은 온라인(녹화) 강의를 의미한다. 다른 과목은 Zoom 강의가 50%가 넘는 것에 반해 Statistic만 온라인 강의가 많다. 배워보니 이론을 이해하는 것이 중요한 분야라서, 반대로 실습에 강점이 있는 Zoom 강의가 적은 것이 이해가 됐다.

자료로 제공되는 PPT에 설명이 잘 적혀있었지만, 듣다보면 모르는 용어들이 계속 나와서 강의 듣는 시간 반, 구글링 하는 시간 반 쓴 것 같다. 특히 p-value 부분이 강의로는 이해가 잘 안되서 구글링했던 시간이 더 많았다. 통계를 처음 접하는 사람에겐 다소 아쉬운 강의였던 것 같다. 그럼에도 개념 이해하는 것엔 이보다 좋은게 없음. 적어도 뭘 배워야 하는지 제시해주는 게 가장 큰 이점.

💻 Zoom 강의

안창배 강사님께서 진행하셨다. Upstage AI Lab 첫 날인 OT에 특강해주셨던 분이다.

(Zoom 강의 캡처. 사진처럼 다른 수강생분들 반응도 보면서 들으면 더 재밌다. 독학으론 얻지 못할 경험)
온라인 강의에서는 개념과 용어를 이해하는 시간이었다면, 줌 강의에선 그 개념과 용어에 대해 생기는 질문들에 답하고, 기초를 단단히 다지고, 무엇을 더 배워야 할지 알게되는 시간이 되었다.

특히 다른 수강생분들이 던지는 질문들이 유익했던 것 같다. 나는 p-value에 대해 구글링 했을 때, 다들 약속한 듯 '0.05'값을 기준으로 설명하길래 이 값이 정해져 있는 건가 아니면 유동적으로 변동되는 값인가 헷갈려서 질문했다.
예상대로 여러 요소들로 인해 변동되는 기준이고, 바이오 같은 오류에 예민한 분야 같은 경우는 0.0005 이하로 잡기도 한다고 한다. 궁금증 해결!
이런 소소하고 애매한 궁금증들을 물어볼 곳이 있다는 게 조아따.

Statistic 과정이 끝나면 드디어 프로젝트를 위한 ML을 배우게 된다. 언능 프로젝트 하고 싶다.