수학이나 통계학 스킬로 구할 수 있음?
이제 통계학과 3학년 되는데 adsp 공부하고 머신 러닝 살짝 맛 보니까 툭하면 나오는게 '뭐의 크기가 얼마 이상이면 과적합 될 가능성이 높다. 하이퍼 파라미터는 보통 몇개로 성정해서 진행한다' 이런식으로 설명되어 있더라고 ㅇㅇ
근데 실제로 이 정도면 적절할거라 말하는 그런 값들은 어떠한 과정을 통해서 나오는지
나중에 고차원적인 머신러닝 딥러닝 다루면 저런 적절한 범위를 설정하는 것을 수학적으로 구하는 것인지 아니면 무지성으로 컴퓨터에게 계산 시킨후에 결과보고 찾는 건지 궁금함
- dc official App
경험적으로 그렇더라~~임
그럼 대학원 같은곳에서도 그런 대략적인 수치만으로 연구 진행 하는거?? - dc App
그거는 연구 분야마다 다르지 궁금하면 논문 직접 찾아봐
논문 찾아본 경험이 없어서 그런데 이런 경우엔 일반적인 방법론에 관한 논문을 찾으면 안에 설명이 되어 있을까? 아니면 관련 논문을 따로 찾아보는 편이 정확할까?? - dc App
너가 궁금한걸 직접 찾아보는게 제일 빠름
아 그러니까 직접적인 주제로 찾아보는게 빠르다는 말이지?? - dc App
불친절하게 느껴지겠지만 논문으로 찾아봐라는 이유는 명확한 답을 다들 잘 모르기 때문임. 너가 말한거 누가 논문 쓰면 또 다른 논문에서 다른 이유를 제시하고 그런게 많음... 그리고 그런 논문들보면 실험적으로 보인것도 있고 수학으로 빡세게 보인것도 있어서 제각각임.
한번 찾아볼게 ㅎㅎㅎ 다만 논문 읽는 연습이 하나도 안되어 있어서 좀 빡세긴 할거 같음... 만약 대학원에 욕심이 있으면 미리 논문 찾아서 읽는 것도 괜찮은 선택지가 될까?? - dc App
논문 읽는건 도움이 되지만 기초가 어느정도 있는 상태에서 보는게 좋음. 그리고 바로 논문 읽진 말고 요즘은 영어블로그에 요약본 있으면 그거봐도 좋고. 근데 이론쪽이면 요약본 없을 가능성이 클 듯