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품목정보
| 발행일 | 2017년 07월 05일 |
|---|---|
| 쪽수, 무게, 크기 | 412쪽 | 590g | 152*225*30mm |
| ISBN13 | 9788987527598 |
| ISBN10 | 898752759X |
통계학, 빅데이터를 잡다
융합과 통섭의 지식콘서트-06이동
조재근 저
|
한국문학사
|
2017년 07월 05일
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- 수학 46위 | 자연과학 top20 7주
- eBook
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저자 소개 (1명)
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전공을 불문하고 평생 공부해야 하는 시대라고들 할 때 그런 공부에 두루 공통적으로 들어갈 내용이 있다면 그것이 넓은 의미에서의 통계학, 나아가 데이터 과학일 수도 있다. 21세기에 태어난 세대가 살아갈 변화와 융합의 시대에 통계학과 데이터 과학은 실로 상식과 다름없는 역할을 하게 될지도 모른다. (p.19)
우리는 빅데이터와 클라우드 컴퓨팅이 불러올 미래에 대해 낙관적인 전망을 훨씬 많이 만난다. 하지만 요란하지는 않지만 심각한 문제들을 지적하는 경고의 목소리도 없지 않다. 그중 하나는 전 세계적인 규모의 정보 권력 집중 문제이다. (p.30)
한계를 넘어서 자신의 능력을 지나치게 높이 평가하는 것은 통계학과 빅데이터를 위해서도 이로울 것이 없다. 뚜렷한 장점과 가능성에도 불구하고 통계학과 빅데이터 분석은 만능의 기술이 아니고 앞으로도 그럴 수는 없을 것이다. (p.53)
인공지능을 연구하는 사람들이 인간의 두뇌를 모델로 삼을 때 흉내 내고 싶은 것은 뇌의 기억 용량이 아니라 기억하고 있는 데이터들을 뇌 속의 신경세포들이 연결해서 묶어내는 능력, 즉 구슬을 꿰는 능력일 테다. 푸네스가 할 수 없는 것이 바로 이것이었다. 기억만으로는 절대 힘이 될 수 없다. (p.59)
통계학은 이미 그 자체로 굉장히 융합적인 학문일 뿐 아니라 다른 분야들과 어울려서 더 큰 새로운 융합 분야를 만드는 데도 다른 어떤 학문보다 더 적극적이다. (p.63)
2012년 미국 대통령선거는 성공적으로 빅데이터와 머신러닝을 활용한 최초의 사례로 역사에 남게 되었다. 바야흐로 누군가가 내가 속한 큰 집단이 아니라 ‘나’라는 개인에 대해 학습하고 나의 이름을 불러줄 때 비로소 내가 마음을 움직이고 반응하는 시대가 된 것이다. (p.71~72)
구글의 알파고 역시 명령받은 일만 수행하므로 IBM이 만든 왓슨 등과 마찬가지로 약한 인공지능에 속한다. 그렇다면 인간처럼 사고하고 자의식까지 지닌 강한 인공지능은 어디에 있을까? 다행인지 불행인지, 아직은 없다. (p.90)
여지껏 포르투나가 돌리는 운명의 수레바퀴에서 사람들을 해방시키는 것이 과학의 중요한 역할이었으며, 그러기 위해서는 ‘우연’을 ‘원인’으로 대체해야 했다. 반면 포르투나는 확실성 대신 확률과 통계학의 제국을 만들어냄으로써 과학의 모습을 바꾸어놓았다. (p.137)
인간이 확률과 통계학을 통해 우연을 길들였다고 하지만 겨우 집단 차원에서의 확률과 규칙성을 알게 되었을 뿐이다. 결국 개인의 운명을 점치는 것은 아직도 역시 점쟁이의 몫이다. (p.166)
예컨대 말라리아의 원인이 되는 것들이 모두 규명되었는데도 세계보건기구 등의 통계에 따르면 말라리아로 목숨을 잃는 사람 수가 매년 수백만 명에 달한다고 한다. 여러 예방약과 백신이 개발되어 있지만 가난한 사람들이 그 비용을 감당할 수 없다면 과연 말라리아는 정말 정복된 것이라 할 수 있을까? (p.208)
평균인은 19세기 중반 시기의 시대정신 중 하나를 잘 드러내주는데 바로 ‘평등’이라는 시대정신이다. 철저한 신분제 사회라면 하층민까지 다 포함해서 구한 평균을 가지고 한 나라를 대표할 수 있다는 생각을 하기는 어려웠을 것이다. (p.259)
통계가 서로 다르다는 것은 다양한 관점에서 사회적인 이슈를 볼 수 있다는 뜻이기도 하므로 서로 다른 통계가 나오는 것은 사회를 위해서나 통계를 위해서나 새로운 변화를 모색하는 에너지일 수도 있다. 결국 통계도 정치·사회적인 갈등과 타협의 산물로 만들어지는 것이다. 통계라고 해서 반드시 하나로 통일해야만 좋은 것은 아니다. (p.288)
현실의 세계는 종종 좁은 학문세계의 온갖 논의를 훌쩍 뛰어넘어 정교한 수학이론과 풍부한 데이터와 통계모형들을 비웃으며 제 갈 길을 간다. 사회과학이 자연과학을 닮기란 역시 어렵다. (p.294)
아무리 세계화 시대라고 하지만 나라마다 지역마다 행복의 기준이 같을 수는 없을 것이다. 비록 국제적으로 널리 쓰이고 있지는 않지만 부탄의 총행복지수는 지역별로 나름의 행복도를 측정하려는 다양한 시도들의 촉매가 되었다. (p.309)
어떤 것이 일단 수치로 표현되고 나면 우리는 쉽게 그 수치가 정확하고 객관적이며 공정할 것이라는 착각에 빠지곤 하는데, 통계를 비교하고 제대로 해석하려면 수치뿐 아니라 질적 데이터(qualitative data)에 해당하는 정보들을 꼼꼼히 살펴야 한다. (p.313)
우리는 통계학이라는 학문이 수학처럼 증명을 통해 엄밀한 답을 하나만 내는 과학이 아니고 데이터에 따라, 또 모형에 따라 다른 결론을 흔히 내놓는 학문임을 확인할 수 있다. 그렇다면 통계학 전문가들이 씨름해야 할 문제들은 앞으로도 무궁무진할 텐데, 이런 면이 바로 통계학의 한계이자 매력일 것이다. (p.345)
빅데이터의 시대는 “모든 것이 데이터가 되는 시대”라고들 한다. 빅데이터를 통해 우리가 새롭게 알게 되는 것도 무척 많겠지만 어쩌면 모든 것을 데이터로 만드는 과정에서 잃어버리는 것들이 있을지도 모른다. (p.394)
우리는 빅데이터와 클라우드 컴퓨팅이 불러올 미래에 대해 낙관적인 전망을 훨씬 많이 만난다. 하지만 요란하지는 않지만 심각한 문제들을 지적하는 경고의 목소리도 없지 않다. 그중 하나는 전 세계적인 규모의 정보 권력 집중 문제이다. (p.30)
한계를 넘어서 자신의 능력을 지나치게 높이 평가하는 것은 통계학과 빅데이터를 위해서도 이로울 것이 없다. 뚜렷한 장점과 가능성에도 불구하고 통계학과 빅데이터 분석은 만능의 기술이 아니고 앞으로도 그럴 수는 없을 것이다. (p.53)
인공지능을 연구하는 사람들이 인간의 두뇌를 모델로 삼을 때 흉내 내고 싶은 것은 뇌의 기억 용량이 아니라 기억하고 있는 데이터들을 뇌 속의 신경세포들이 연결해서 묶어내는 능력, 즉 구슬을 꿰는 능력일 테다. 푸네스가 할 수 없는 것이 바로 이것이었다. 기억만으로는 절대 힘이 될 수 없다. (p.59)
통계학은 이미 그 자체로 굉장히 융합적인 학문일 뿐 아니라 다른 분야들과 어울려서 더 큰 새로운 융합 분야를 만드는 데도 다른 어떤 학문보다 더 적극적이다. (p.63)
2012년 미국 대통령선거는 성공적으로 빅데이터와 머신러닝을 활용한 최초의 사례로 역사에 남게 되었다. 바야흐로 누군가가 내가 속한 큰 집단이 아니라 ‘나’라는 개인에 대해 학습하고 나의 이름을 불러줄 때 비로소 내가 마음을 움직이고 반응하는 시대가 된 것이다. (p.71~72)
구글의 알파고 역시 명령받은 일만 수행하므로 IBM이 만든 왓슨 등과 마찬가지로 약한 인공지능에 속한다. 그렇다면 인간처럼 사고하고 자의식까지 지닌 강한 인공지능은 어디에 있을까? 다행인지 불행인지, 아직은 없다. (p.90)
여지껏 포르투나가 돌리는 운명의 수레바퀴에서 사람들을 해방시키는 것이 과학의 중요한 역할이었으며, 그러기 위해서는 ‘우연’을 ‘원인’으로 대체해야 했다. 반면 포르투나는 확실성 대신 확률과 통계학의 제국을 만들어냄으로써 과학의 모습을 바꾸어놓았다. (p.137)
인간이 확률과 통계학을 통해 우연을 길들였다고 하지만 겨우 집단 차원에서의 확률과 규칙성을 알게 되었을 뿐이다. 결국 개인의 운명을 점치는 것은 아직도 역시 점쟁이의 몫이다. (p.166)
예컨대 말라리아의 원인이 되는 것들이 모두 규명되었는데도 세계보건기구 등의 통계에 따르면 말라리아로 목숨을 잃는 사람 수가 매년 수백만 명에 달한다고 한다. 여러 예방약과 백신이 개발되어 있지만 가난한 사람들이 그 비용을 감당할 수 없다면 과연 말라리아는 정말 정복된 것이라 할 수 있을까? (p.208)
평균인은 19세기 중반 시기의 시대정신 중 하나를 잘 드러내주는데 바로 ‘평등’이라는 시대정신이다. 철저한 신분제 사회라면 하층민까지 다 포함해서 구한 평균을 가지고 한 나라를 대표할 수 있다는 생각을 하기는 어려웠을 것이다. (p.259)
통계가 서로 다르다는 것은 다양한 관점에서 사회적인 이슈를 볼 수 있다는 뜻이기도 하므로 서로 다른 통계가 나오는 것은 사회를 위해서나 통계를 위해서나 새로운 변화를 모색하는 에너지일 수도 있다. 결국 통계도 정치·사회적인 갈등과 타협의 산물로 만들어지는 것이다. 통계라고 해서 반드시 하나로 통일해야만 좋은 것은 아니다. (p.288)
현실의 세계는 종종 좁은 학문세계의 온갖 논의를 훌쩍 뛰어넘어 정교한 수학이론과 풍부한 데이터와 통계모형들을 비웃으며 제 갈 길을 간다. 사회과학이 자연과학을 닮기란 역시 어렵다. (p.294)
아무리 세계화 시대라고 하지만 나라마다 지역마다 행복의 기준이 같을 수는 없을 것이다. 비록 국제적으로 널리 쓰이고 있지는 않지만 부탄의 총행복지수는 지역별로 나름의 행복도를 측정하려는 다양한 시도들의 촉매가 되었다. (p.309)
어떤 것이 일단 수치로 표현되고 나면 우리는 쉽게 그 수치가 정확하고 객관적이며 공정할 것이라는 착각에 빠지곤 하는데, 통계를 비교하고 제대로 해석하려면 수치뿐 아니라 질적 데이터(qualitative data)에 해당하는 정보들을 꼼꼼히 살펴야 한다. (p.313)
우리는 통계학이라는 학문이 수학처럼 증명을 통해 엄밀한 답을 하나만 내는 과학이 아니고 데이터에 따라, 또 모형에 따라 다른 결론을 흔히 내놓는 학문임을 확인할 수 있다. 그렇다면 통계학 전문가들이 씨름해야 할 문제들은 앞으로도 무궁무진할 텐데, 이런 면이 바로 통계학의 한계이자 매력일 것이다. (p.345)
빅데이터의 시대는 “모든 것이 데이터가 되는 시대”라고들 한다. 빅데이터를 통해 우리가 새롭게 알게 되는 것도 무척 많겠지만 어쩌면 모든 것을 데이터로 만드는 과정에서 잃어버리는 것들이 있을지도 모른다. (p.394)
--- 본문 중에서
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