머신러닝 여기저기서 등장하는, Random process 의 일종인 Gaussian process에 관심이 생겨 여기저기 찾아보았지만 결과가 신통치 않았다. 공학통계 교과서라 할만한 papoulis 책은, 아주 쉽지는 않고 너무 어렵지도 않고, 책의 초점에 따라 혹은 생각보다 많은 양을 압축해서 다루려다가 어느 정도 수준에서 추상화된 이론만 남아서, 그 수식속에 담긴 실제 적용때 생기는 풍부함을 전달하는데 어려워 보일 때가 있다.공학교과가 그렇듯이, 한권에 다담기에는 양이 너무 많아서 그런 것도 같다.
그래서 Random process 만 다루거나, Gaussian process 만 다루는 책을 한번 찾아보았다. Random process 등장하는 내용은, papoulis 책 차례에서 나오는 내용과 크게 다르지 않았다, 조금씩 구체화되고 풍부할 뿐, 개별개별은 괜찮아 보이는데, 그럼에도 내 이해수준은 거의 올라가지 않았다. 그러니까 전체를 관통하는 관점으로 각 개별내용을 꿰어낼 실 같은 것이 필요한데, 그런 것에는 별로 할애를 한 것 같지 않았다. Ross의 책이었다.
의외로 Gaussian process 만 다루는 책은 흔치 않았다. 비숍의 머신러닝 책에서 다루는 양으로는 좀 모자란 듯 싶어서(뭘 모르는지를 모르는게 함정이지만) 찾아보다가 머신러닝과 관련되어 보이는 책을 찾았다. 비숍책에서 살짝 참조도서로 언급되기도 했다. 그렇지만, 이 책도 regression, classification 처럼 머신러닝에 관련내용을 적용만하고 싶어해서 또 다른 방식으로 아쉬웠다.
돌아돌아 가지고 있던 Random Data 라는 책을 찾아 들었는데, 이 책이 흥미로웠다.
항공동역학 분야에서 경력을 쌓은신 저자들이 쓴 통계책이라 data와 random process 간 긴밀함과 현장성에서오는 견고함, 깔끔함이 random process 개별 이론들을 관통시키는 실들을 탁 잡아내어 전달한다.