머신러닝 공부를 위한 Base 수학

차근차근 해야지. AI 머신러닝은 현재는 경제학 보다는 경영학에서 활발히 활용하고 있고,

통계학과와 수학과에서 모델구현을 연구하고 있다. 

컴퓨터공학과에서 코딩을 중심으로 많이 하지만, 머신러닝 모형을 근본적으로 수학과 통계학과가 기본이 된다.

경제학에서도 많이들 공부하고 있고, 실증연구를 할 때, 머신러닝 기법을 사용한 논문이 많이 발표되고 있다.

미국 유명대학 경제학과 교수님께서는 경제학자가 해야 할 분야가 늘어나는 것이라고 하셨다.

경제학에서 추구하는 것은 Causality이므로, 머신러닝이 주가 되지는 않겠지만, 활용할 수 있다면 활용해봐야지.

 

<머신러닝 공부를 위해 필요한 수학지식>

1. 확률론

2. 통계학

3. 미적분

4. 선형대수학

 

<머신러닝 모델을 이해하기 위한 기본책들>

1. An Introduction to Statistical Learning - James et al.

2. The Elements of Statistical Learning - 트레버 헤이스티(Trevor Hastie), 로버트 팁시라니(Robert Tibshirani), 제롬 프리드먼(Jerome Friedman)

--> 둘 다 번역본이 있다. :) 빠르고 정확한 이해를 위해 번역으로 공부해야지.