03. 머신러닝 vs 전통적인 통계학 vs '통계적' 머신러닝 사실 머신러닝에 대해 배울 때 꼭 짚고 넘어가야 할 부분이 바로 머신러닝 vs 전통적인 통계학 vs '통계적'머신러닝이다. 통계를 왜 배우는가, 통계가 머신러닝과 어떤 연관이 있는가. 먼저 머신러닝 방법과 전통적인 통계학은 그들의 목적에서 차이가 있다. 머신러닝 방법은 특정한 분포나 가설을 통해 실패할 확률(손실함수, 혹은 손실함수를 제곱합/평균낸 비용함수)을 최소화하는데에 목적이 있다. 이들의 목표는 바로 일반화(generalization)이고 이를 위해 오버피팅을 방지하는 '정규화(regularization)'과정을 거치거나 언더피팅을 방지하는 '최적화(optimization)'방법을 고민하게 된다. 따라서 모델이 갖는 신뢰도나 정교한 가..
