[데이터 과학] 이론적 배경에 따른 프레임워크

이번에도 데이터 과학 이론의 통계학습과 기계학습 및 모수적 방법과 비모수적 방법에 대해 알아보자. 통계학습과 기계학습 통계학습(statistical learning)은 통계학(statics) 학자들에 의해 발전한 방법론이다. 통계학은 주어진 데이터를 기술(descriptive)하거나 표본(sample)을 통해 모집단(population)의 성질을 추론(inference)하는 것에 관심을 둔다. 그렇기 때문에 통계학습 모형은 대체로 해석이 용이하게 발전되어 왔고, 구조 역시 대부분 투명도가 높은 화이트 박스(white-box) 구조로 이루어져 있다. 또한 수학 중점(math intensive)의 학습 방법을 주로 이용하기 때문에 작은 데이터(small data)에서도 훌륭한 모형을 만들 수 있는 장점이 있다. 하지만 다양한 가정(assumption)에 기반한 경우가 대부분이다. 때문에 가정을 만족하는지 여부를 확인하는 작업이 필요하고, 가정을 만족하지 않는 경우에는 사용할 수 없다는 ...

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