1950년 전자식 컴퓨터가 들어서기 전부터 시작하여 빅데이터, 데이터 과학, 머신 러닝까지 영향력 있는 주제를 다루고 책을 이끌어 나가는 핵심 개념으로는 통계적 추론 (statistical inference)이 있다. 통계적 추론은 수학, 경험적 과학, 철학의 삼각 지점에 위치하여 각 핵심 기법의 발달과 그 추론적 정당성에 대해 설명한다. 다시 말해, 특정 문제를 해결하기 위해 고안된 알고리즘과 그 알고리즘의 정확성을 판단하기 위한 추론적 논거들을 분리한다.
현 시대는 통계적 정당성보다는 알고리즘적 사고를 중시하는 통계적 유형 (머신러닝, 딥러닝)이 출몰했다.
자연은 알고리즘의 정확성을 판단해줄 추론으로 자연 그 자체가 존재한다. 그에 반해 통계학은 자연으로부터 한 걸음 물러나 적용된다. 통계에는 공정한 심판이 필요하고, 이는 수학적 논리 시스템의 필요성을 강조한다.
이 책은 알고리즘의 정확성을 판단하기 위한 추론에 대해서 다룬다.
책의 목차는 크게 3가지로 나뉜다.
- 베이즈, 빈도주의 피셔주의
- 컴퓨터 시대의 연산과 통계
- 21세기 알고리즘의 시대
해당 책은 수학적, 통계적 기본 이해가 필요하다.
기초부터 차근차근 나아가 보자.