데이터 사이언스 강의 7개 사이클을 돌고 알게된 점

홈페이지 메인 하단에 메일을 쓸 수 있도록 해놔서 그런지 데이터 사이언스 관련된 문의가 참 많이 온다. 어떤 식으로 석사 지원 준비를 해야할까, 무슨 공부를 더 하는게 좋을까, 지금 스펙은 어떤데 앞으로 어떻게 해야할까 등등을 참 많이들 궁금해하시는데, 지금까지 필자가 블로그 글들에 나열해 놓은 내용들을 정리해보면, 머신러닝은 결국 시간적 동적 요소와 개인화를 강화해서 패턴인식을 고도화한 통계학 소개 더보기 데이터 사이언스 강의 7개 사이클을 돌고 알게된 점[…]

코드만 돌린다고 아냐, 모델이 어떻게 돌아가는지 알아야지

데이터 사이언스 강의 6주차 수업을 끝내고 수업 매니저분들, 학생분들과 이런저런 이야기를 나눴다. 제일 많이 들은 이야기는 역시 왜 이렇게 어렵냐, 첫 시간부터 알파고에 썼다던 Neural Network로 인공지능 적용하는거 한 두줄짜리 코드로 퐉~ 보여줄 줄 알았는데, 계속 통계학 수식만 나와서 괴롭다는 이야기였다. 공감한다 – 다른 글에 썼듯이 필자도 MIT에서 머신러닝 들을 때, 반 학기 동안 통계학 수업 잘못 들어온 줄 알았었다. 소개 더보기 코드만 돌린다고 아냐, 모델이 어떻게 돌아가는지 알아야지[…]

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