통계모델과 딥러닝

통계모델은 기본적으로 정해져 있는 함수 형태에 fitting 한다. 

fitting 하는 과정에 따라서 방법론이 세분화되는데, 

왠만큼 괜찮은 컴퓨터가 있다면 가지고 있는 모델들 다 돌려보고 가장 성능이 잘 나오는 것을 쓰면 좋겠지요. 



딥러닝의 편한 점은 함수 형태를 가정하지 않아도 된다는 것인데, 

어디서 듣기로는 통계학과 교수님들은 딥러닝 별로 안 좋아한다고 한다. (근본도 없는 것들이라고..) 



통계학에 중심 극한 정리가 있는 것처럼, 딥러닝에는 universal approximation theorem이 있다. 

하지만 실무에서, "그래서 가우시안이 되려면 표본이 지금보다 얼마나 많아야 되는건데??" 라고 질문이 늘상 있는 것처럼...  

딥러닝이 나오고 나서도, "그래서 모델을 잘 만들려면, 레이어는 얼마나 많이 깔아야 되는건데??" 라는 질문은 있는 듯... 

함수 모양은 지정해주지 않아도 되지만, 결국 레이어 개수와 노드 개수 등등등을 지정해줘야 한다. 

역시 세상에 공짜 점심은 없.. 

요샌 이마저도 쉽게 만들려고 AutoML 을 하려고 한다고. 



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