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머신러닝 초심자가 하는 실수들 (How Beginners Get It Wrong In Machine Learning) - 패스트캠퍼스 미디어
데이터 분석의 중요성이 높아지면서, 그 근간이 되는 머신러닝(Machine learning, a.k.a 기계학습)에 대한 관심도도 덩달아 높아지고 있습니다. 알고리즘을 통해 다양한 ‘예측’을 해 내는 머신러닝은, 그 방법론 중 하나인 딥러닝의 발달로 더욱 진일보한 발전을 이뤘는데요. 머신러닝이 주목을 받으면서 이를 배우고자 하는 이들도 폭발적으로 증가했습니다. 그러나, 머신러닝에 대해서 지나치게 이론에만 매몰된다거나, 머신러닝이 모든 것을 해결해줄 것이라
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일을 그만두고, 혼자서 독학한지 거의 한달 반이 되어간다.
처음 일을 그만두었을 때의 나는 앞으로의 미래 때문에 불안하기 보다는 내가 진짜 하고 싶은 일을 마음놓고 준비할 수 있다는 마음에 설레었다. 일하면서, 업무를 끝내야하기 때문에(또는 혼자 눈치보여서) 시간적으로 깊이 파고들지 못했던 부분들을 적어놨었다. 정말 기초부터 (bottom up) 파고들어야겠다는 대찬 마음가짐으로 한달 반정도를 공부했다. 확실히 이론적으로 배운 것은 많은 것같다. 유튜브 강의를 듣고, 알고리즘 책을 읽고, 웹개발 프로젝트도 만들어 보기 위해서 Django도 배우고 있다.
02.08-03-19
1. CS50 1-7 수강
2. 모두의 알고리즘 with 파이썬
3. CS50-DJANGO
4. 홍정모의 따라배우는 C강의
이정도 배운 것 같다.
두서없이 말하는 것 같아서 정리한다.
1. 실코딩을 거의 안했다.
2. 이론만 파고들다보니 응용력이 딸린다.
3. 기초부터 배운다는 생각에 지금 목표인 머신러닝까지는 턱없이 멀다.
4. 실질적인 결과물이 안나오다보니 쳐진다.
-> 개선할 점
1. 실코딩을 늘린다. ( 이게 사실 제일 중요하다 )
2. 배운 것이 있으면 코딩 몇줄이라도 남기자.
3. 프로젝트를 수행하자.
4. 프로젝트 수행하면서 모르는 부분이 있으면 시간을 할당해 배우자.
(모르는 부분 -> 공부해야할 부분이 뭔지 정확히 암 -> 목표 뚜렷해서 쳐지지 않고 짧고 굴게 공부하기 쉬움)
기술과 지식이 다양한 것은 좋은 일이다. 하지만, 욕심이 앞서 얕게만 알고, 하나를 파고들었을 때 얻게 되는 깨달음(?)을 간과한다면 차라리 안 배우는 게 나을 수 있다. 지금의 내 모습은 얕고 넓게 많이는 알지만, 정작 컴퓨터로 뭐 하나 결과물을 내기 힘든 상황이다. 시간은 하루 24시간 고정이다. 이론도 중요하지만, 응용에 시간을 더 투자하자. 꿈만 같던 자기계발 시간이 서서히 고문처럼 느껴지는 이 시점에 성찰을 한 번 해보았다.