딥러닝, 머신러닝 뒤배경에는 통계학이 있다. 다른 뒤편에는 컴퓨터사이언스(코딩)가 있다. 맨처음은 딥러닝의 신기한 알고리즘과 최신성과가 엄청난 신선한 충격으로 와닿았지만, 점차 코딩부분의 신선함은 일상이 되기 시작했고, 또 점차 통계적인 해석과 이해가 필요하고 거기서 깊이를 갖춰야 됨을 알 수 있었다.
그러나 통계학 영역은 나름의 난관이 있는데, 그 영역에서 해석과 필요한 기법들이 직관적으로 쉬 이해되지 않을때가 많은 점이다. 왜 해야 되는가도 어렵고, 어떻게 해야 되는가도 어려워서, 능숙한 통계학자의 왜 어떻게 하는 판단이 쉽게 얻어지기 어려운 점이 그렇다.
이럴 때는 '양'으로 승부로 볼 수 밖에 없다. 그와중에 나에게 맞는 양서를 만나기를 기대할 뿐이다.