最近データサイエンスの勉強を始めた計量経済学畑の俺氏なんだが感想を書いてもいい？
機械学習→ただの回帰じゃねーか！決定木は新鮮だけども
特徴量→説明変数じゃねーか！
ニューラルネットワーク→活性化関数とかいう非線形入ったただの回帰じゃねーか！多分
Q学習→普通に動的計画法やん！
なんとか勾配法→ニュートン法か？ただの数値解析じゃん
ベイズ→どうせmcmcだろ？
統計的有意性→基本ガン無視かよ…？

AIというから相当先端的な技術使ってるのかと思ったら、思ったより普通だった印象。
まぁもうちょっと勉強してみるわ。