[이 글은 초대권(도서)을 제공 받아 주관적인 견해에 의해 작성했습니다]
컬처블룸 카페에서 <확률로 바라본 수학적 일상>이라는 책의 서평 이벤트를 모집하고 계셨다. 수학의 확률에 대해서 집중적으로 다룬 책으로 확률의 기초와 확률이 어디에 응용되는지까지 다루는 책이었다. 나는 통계학을 공부하는데 추론 통계/추리통계에서는 확률이 많이 나오며 확률을 추정하는 일을 많이 하는 것을 알게 되었다. 하지만 내가 확률을 잘 몰라서 추론 통계/추리통계에서 어려움을 겪고 있었다. 확률을 이해한다면 추론 통계/추리통계가 쉬워질 것 같다고 생각했다. 이 책은 확률로 일상을 바라보기에 어려운 확률을 우리가 매일 겪는 일상으로 설명하기에 확률을 쉽게 배울 수 있을 것 같아 큰 기대가 되었다. 그리고 머신러닝/기계학습을 공부할 때 베이즈 통계/베이지안이 많이 나오는데 베이즈 통계/베이지안은 주관적 확률을 이용하는 데 주관적 확률이 잘 이해되지 않고 확률이 계속 변하는 것이 어려웠다. 이 책은 베이즈 통계, 베이지안에서 말하는 주관적 확률에 대해서도 기존의 확률과 비교해서 무엇이 다른지 설명해 주기에 베이즈 통계, 베이지안에서 말하는 주관적 확률을 이해할 수 있을 것 같아 이 책이 큰 기대가 되고 꼭 읽어보고 싶었다! 그래서 서평 이벤트를 신청했고 당첨되어서 책을 받게 되었다! 감사합니다.^^ 컬처블룸카페님.^^ 미디어숲출판사님.^^
먼저 이 책은 확률의 역사에 대해서 다룬다. 확률이라는 것이 어떤 수학자들이 어떤 문제를 해결하기 위해서 나오게 되었는지부터 알려주는데, 수학자들이 게임이 중단된 판돈의 배분문제를 해결하기 위해 시작되었다는 것을 알게 되었다. 그 후에는 빈도주의 학파의 객관적 확률과는 다른 베이즈 학파의 베이즈 확률, 주관적 확률이 베이즈라는 목사로부터 유래되었다는 것을 알려주고 베이즈 확률이 쓰이는 예시를 친절하게 알려주고 베이즈 확률이라는 주관적 확률을 이해할 수 있게 도와준다. 그다음에는 시간에 따라 변화하는 확률변수를 다루는 마르코프 체인이라는 것이 무엇인지 알려주며, 마르코프 체인의 예시를 친절한 그림과 그래프로 설명해 주어 마르코프 체인이 무엇이고 어떻게 쓰이는지 쉽고 재미있게 배울 수 있다. 그다음 장에서는 그 유명한 열역학의 엔트로피라는 개념에 대해서 알려주며, 카르노부터 볼츠만, 맥스웰까지 열역학 대가들의 업적에 대해서 배울 수 있었다. 그 후에는 열역학의 엔트로피가 아닌 정보이론에서의 엔트로피에 대해서 다루는데 정보이론의 창시자인 클로드 새넌의 천재적인 발상을 알아볼 수 있다. 그다음 장에서는 인터넷 네트워크에 쓰이는 확률에 대해서 공부할 수 있으며 마지막 장에서는 인공지능에 통계와 확률이 어떻게 쓰이는 지를 배우며 인공지능이 어떻게 발전과 실패를 반복하며 성장해 왔는지, 확률 기반의 머신러닝 알고리즘인 은닉 마르코프 모델(HMM)이 무엇인지 알아보고 그 후 서포트 벡터 머신(SVM)를 다루고 딥러닝이 어떻게 이루어지는지 알려주고 요즘 화젯거리인 ChatGPT를 소개하며 책을 끝맺는다. 책을 읽으면서 확률이 통계, 물리학, 정보이론, 네트워크, 인공지능 등 정말 다양한 분야에서 쓰인다는 것을 알게 되었다. 확률이라는 학문이 정말 중요하고 도박에서 판 돈 문제를 배분할 때 생겨난 확률이라는 개념이 이렇게 다양한 분야에서 쓰이게 된다는 것이 놀라웠다. 책을 읽으면서 이해한 부분도 있었지만, 아직 이해하지 못한 부분들도 있다. 베이즈는 확실히 이해했지만, 열역학의 엔트로피, 정보이론의 엔트로피는 낯설고 익숙하지 않아 아직 잘 이해하지는 못했지만, 이 책을 다시 읽어보고 엔트로피를 다루는 다른 책들도 같이 보면 이해할 수 있을 것 같다. 확률에 대해서 정말 다양하고 많은 것들을 배울 수 있는 유익한 책이었다.^^ 이 책이 확률로 바라본 수학적 일상 말고도 기하로 바라본 수학적 일상, 미적분으로 바라본 수학적 일상, 행렬로 바라본 수학적 일상, 벡터로 바라본 수학적 일상, 통계로 바라본 수학적 일상 등 이런 식으로 다양한 수학 분야를 다루는 시리즈로 나오면 좋겠다! 다시 한번 좋은 책 만들어주신 미디어숲출판사님에게 감사의 말씀을 드리고 책을 보내주신 컬처블룸카페님에게도 감사의 인사 드립니다.^^