20231123_TIL_{컴퓨터 과학이 여는 세계 : [튜링 기계], 확률 통계에 대한 개인 정리 : [ NULL ] }

컴퓨터 과학이 여는 세계 

시작은 수학자인 다비트 힐베르트의 "몇 개의 추론 규칙들 만으로 세상의 모든 참인 명제들을 만들 수 있다"는 생각에서

시작되었다. 

 

괴델의 "참, 거짓인지 판별할 수 없는 명제가 항상 존재한다"로 인해서 무산 되었고,

이를 기계적인 추론으로 증명을 해낸 것이 엘런 튜링의 튜링 기계이다. 

튜링 기계

이 튜링 기계는 적당한 규칙과 기호를 입력한다면

일반적인 컴퓨터의 알고리즘을 수행한다고 한다. 또한, CPU의 기능을 설명하는데 유용하다고 한다.

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확률 통계에 대한 개인 정리

약 2달간 Python으로 다루는 확률/통계 과정에 실습코치로 들어가게 되었다

이미 알고 있던 내용도 있었고, 강사님들 마다 더 깊게 다루는 내용들도 있었다.

 

2달간 다 비슷한 내용이 있었지만,

모든 강사님이 하시는 말씀과 수식을 보면 평균과 표준편차를 사용한다. 

 

평균은 표본을 대표하는 대표값으로 사용이 되고, 표준편차는 단위를 삭제하는데 사용이 된다.

두 값을 이용해서 통계값을 반환하고 이를 바탕으로 가설 검정 및 추론을 진행한다

 

여기서 중요하다고 느낀 것은 단위를 제거함으로서 어떠한 데이터와도 비교할 수 있다는 것이다.

예를 들면 피어슨의 상관계수는 단위를 제거함으로서 kg과 cm간의 상관성을 분석할 수 있다.

 

하지만

현재 세상은 빅데이터 시대이다. 모여지는 표본의 수(데이터)가 많아지면 과거 통계학자들이 설립해둔 가설과 수식이

현재의 데이터들과 맞지 않을 수도 있다는 것이다

 

데이터가 커지면 p-value로 귀무가설을 기각하지 못하는 경우가 많이 생기기도 한다.

이에 따라 확률 통계도 발전을 하고 있으며, 나는 아직 그 길에 올라서지 못했다고 생각한다 !..

 

더 성장하자 !

 

 

reference site

1. 튜링 기계 이미지

2. 컴퓨터 과학이 여는 세계 - 유튜브 시리즈