행운에 속지마라 - 나심 니콜라스 탈레브

현재 전공 서적이나 논문 말고 읽고 있는 책은 행운에 속지 마라라는 책이다.

 

일단 인생공부에서 추천한 책이니, 최소한 한 달에 1독은 하려고 노력하고 있다...

논문도 읽고,,, 전공 서적도 읽고,,, 교양 책도 읽고,,, 전공부터 파라고 했는데,,, 아무튼...

 

일단 현재 part2를 읽고 있다.

 

나는 전공이 통계인데, 이 분은 통계에 대해서 비판적이라는 느낌이 굉장히 강한 것을 느꼈다.

예를 들어 블랙스완처럼 좀 처럼 보기 힘든 경우도 없는 게 아니라 있긴 있으니 통계라는 것에 대해 너무 신뢰하지 마라?라는 느낌을 받고 있다. 

 

part2에서 타자기 치는 원숭이에서 통계 분야 중에 있는 Data Mining 같은 것에 대한 이야기가 나온다.

나는 현재 Data Mining 을 통해 데이터를 정제하고 그 정제된 데이터를  분석하는 공부를 하고 있는 사람이다.

물론 이 작가님의 말처럼 Data Mining 같은 것은 옛날에 쌓여있는 데이터를 바탕으로 사기 탐지라던지 Classification 같은 일을 할 때 주로 쓰인다. 이 작가님은 그러한 방식으로는 절대로 미래를 예측할 수가 없다고 한다.

 

개인적으로는 어느정도 공감은 되지만, 공감은 안 되는 것도 있다.

그런 과거데이터에도 블랙스완 같은 케이스는 분명 imblanaced 하게 데이터가 나올 것이고 그러한 케이스를 맞추는 것은 물론 해봐도 매번 어렵다.

내가 생각하는 머신러닝은 최고로 잘할 때가 사람만큼 한다는 말에 공감을 한다.

그래서 잘 학습이 되면, 즉 일반적인 케이스에 사기 케이스나 사기 케이스가 아닌 경우에는 도움을 많이 줄 것이라고 생각한다. 그래서 의사결정을 보다 빠르게 하면서 다른 더 어려운 일을 할 수 있게 도와주는 역할 정도로 생각한다.

그래서 결국 머신러닝은 분석할 때 일반화(Generalization)를 통해서 작가님 말처럼 엄청나게 특이한 경우는 잘 못 맞출 것이다. 

 

그래서 엄청나게 특이해서 위험하게 하는 것은 잘 못 맞출지라도 과거의 이러한 같은 사건이 발생하는 경우(사람은 기억하지 못할 정도의 여러 가지 사기 사건)에서라도 피해를 막을 수 있다고는 생각해다.

이것이 나의 공감이 되면서도 공감이 안되는 이유이다. 

 

> 암튼 요즘 같이 통계기법처럼 평균적인 것에 대해서 회의적인 시각을 배울 수 있어서 좋은 책인 것 같다.

19.05.12 되서야 드디어 1독을 완료했다. (짝짝짝)

사실 내가 경제 경영쪽에는 관심이 거의 없어서 그런지, 크게 예시 같은 것이 와 닿지는 않는다. 

그래도 한가지는 알 수 있는 것은 한번 잘 됐다고 그것을 실력이라 생각하지 말고 꾸준히 해서 높낮이가 있을 수는 있지만, 점진적으로는 향상되는 모습을 보여야 한다는 것이다.

예로 든 것은 요리사와 CEO다. 요리사는  한번 운으로 잘하는 것이 아니라 꾸준히 맛있게 잘 해야 되고,

CEO 같은 경우에는 한 번의 선택으로 모든 것이 바뀌기 때문애 운이 많은 부분을 좌우하는 직업이다.

내가 공부하는 분야에 대해서도 한번 분석이 잘 됬다고, 그 실력이 온전히 나의 실력이 아니라 운이라는 것도 함께 있었다는 것임을 느낀다. 그러니 항상 공부를 열심히 해서 기준점을 높여서 운이 나쁠 때도 Low Risk가 될 수 있게 항상 공부하고 관심을 끊임없이 가져야겠다는 생각을 했다.

일단 2독을 할지... 아니면 내 전공도서를 더 파야할지는 고민을 해봐야겠다.