AI 밑바닥을 알아야 하는 이유, 엔진룸을 여는 첫 이야기
AI 밑바닥은 어려운 수학이 아니라 차원이 높은 수학이다. 생산성 격차·판단 속도·통제와 윤리, 이 3가지 이유로 반드시 알아야 하는 근거와 튜링 테스트부터 트랜스포머까지 이어진 AI 발전사를 정리했다.
AI 역사로 보는 데이터 사이언스, ML과 통계학은 어떻게 얽혔나
AI 역사의 흐름을 따라가면 AI·ML·딥러닝·통계학의 관계와 차이가 선명해진다. 1800년대 통계학부터 ChatGPT까지의 연대기와 통계학(추론) vs 머신러닝(예측)의 핵심 차이를 이해하면 데이터 사이언스 전체 지형이 보인다.
