[Upstage AI Lab]확률과 통계 학습 후기

 

오영석 강사님의 확률과 통계에 대한 특강을 3일간 수강했다.

 

분명 3일이었는데, 한 일주일은 강의를 들었다고 생각이 들 정도로 긴 시간이었다.

 

강의 자체가 지루하지 않았는데, 이토록 길게 느껴진 걸 보면 그만큼 우여곡절이 많았던 것 같다.

 

담백하게 강의 후기를 적어보려고 한다.

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위대한 확률과 통계

 

 

 

그동안 들었던 어떤 강의보다 양이 많았다.

 

강사님이 진행하시는 슬라이드는 하루에 250슬라이드 정도로, 약 30~40개 정도의 소주제로 나눌 수 있다.

 

사실상 확률과 통계 전반을 관통하는 "기본적인" 지식들을 3일만에 모두 훑어보았다고 보면 되는데, 당연하게도 모두 이해할 수는 없었다.

 

복습 때 GPT와 씨름을 해가며 조금이라도 내용을 더 이해하고자 하고는 있다.

 

열정 없는 강사님이 어디 계시겠냐만은, 오영석 강사님의 수업에 대한 열정은 특히 더 대단하다고 느껴졌다.

 

수업에서 어떤 질문에도 디테일하게 설명해주시고, 단순히 컴퓨터적 지식 외에도 확률과 통계 지식을 기반으로 한 AI 공부법이나 서적들도 추천해주셨다. 특히 수학적인 부분에 관련된 부분에 대한 설명을 더하실 때는 그 열정에 데일 것 같을 정도로 자세하게 설명해주셨다. 또 그렇다고 너무 딥하게 못 알아들을 정도의 설명보다는 좀 더 간략하고 일상에서의 비유를 통한 설명으로 이해할 수 있게 많이 도와주신 것 같다.

 

부트캠프 과정을 통해 더 자세하게 배우게 될 다양한 분야들에서 지금 사용되는 지식들이 어떻게 구동원리의 기반이 되는지 간간이 설명해주셨는데, 이 개념들을 알지 못하면 어떻게 기계를 학습시키고 데이터를 처리시킬 수 있을지 모르겠다.

 

강의를 통해서 이런 생각이 들고, 걱정이 된다는 건 그래도 긍정적인 신호인 것 같아 다행이다.

 

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기초 수학의 중요함 

 

수업을 진행하면 여러 공식들을 만나게 된다.

$\sum = \dfrac{1}{n-1}(X - \mu)^T(X - \mu)$

 

 

 

수업에서 사용되었던 수식들과 도표들은 분명 이산 수학이나 전공 관련 수업을 수강했을 때 자주 봤던 수학 기호들이었는데, 졸업한 지 너무 오래된건가? 생각보다 많이 낯설고 어떤 수학적 의미인지 완벽히 설명할 수 없었다.

 

덕분에 강의에 집중은 잘 됐는데, 그 호흡이 길다보니 자주 머리가 아팠다.

 

이 공식을 다 외우실 필요는 없어요

 

 

한 줄기 빛이 되었던 강사님의 말씀이었지만, 그 원리와 개념은 반드시 알고 있어야 한다고 해서 걱정이 많다. 

 

앞으로 얼마나 많은 프로젝트를 경험하고 시행착오를 겪어야 이러한 개념들을 완전히 머릿속에 담고 개발할 수 있을까?

 

솔직히 조금 걱정이 되었다.

 

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어쩌겠어?

 

 

사실 3일이라는 짧은 시간이고, 기존의 확률과 통계 교과과정을 지나온 한국인이라면 상대적으로 복습의 개념으로 봐도 좋았을 것 같다.

 

물론 개인에 따른 교과과정에서의 차이가 있고, 교과과정보다 좀 더 심화된 부분도 있는 것 같지만...

 

개발을 함에 있어 어떻게 동작하는지, 어떤 이유로 이러한 기술을 쓰는지 아는 것은 너무나도 중요하기 때문에 꼭 반복적인 학습을 통해 개념들을 머릿속에 잘 간직하고 싶다.

 

이러한 포인트는 강사님께서도 느낄 수 있었는데, 다양한 스펙트럼의 사람들을 위해 여러 강의와 자료들을 공유해주셨다. 

 

공유해주신 자료들이나 레퍼런스들을 까먹지 말고, 여러 번 복습하면서 찾아봐야 비로소 3일간의 지식이 내 것이 될 수 있을 것 같다.