복잡한 세상과 경제이야기

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. 1. 확률론 2. 통계학 3. 미적분 4. 선형대수학 1. An Introduction to Statistical Learning - James et al...

공부를 하면서 기본기가 부족하다는 생각이 든다. 예전에 다 들었고 학점도 나름 잘 받았던 과목인데 내가 이것을 완전히 이해를 했느냐고 물으면 100%라고는 못하겠다. 몇년 전에 수강한 것이라, 기억이 약간 가물가물한 것도 있다. 대학원을 다니면서 다른 사람의 발표를 듣거나 학회에 가거나 나보다 훨씬 높은 차원에서 논문을 읽으시는 교수님과 대화를 하고 나면 전공지식은 채워도 채워도 꽉 채워지지 않는 그런 밑빠진 독이 나인 것 같은 생각이 자꾸든다. 석사를 하게 되면 내가 모르는 게 많다는 것을 깨닫게 되고, 박사는 내가 모르는 걸 남들도 다 모르구나를 깨닫게 된다고 하던데... 지금의 나는 전공지식과 근본적인 이해에 대한 갈증이 심하다. 학교 외의 일로 2~3년 조금 방황하기도 하였고... 내가 좋아하는 ..