[일반] 딥러닝 이전의 기계학습 공부는 별로 쓸모없음?

[익명(112.144)]

딥러닝갤에서 해도 되는 질문인진 모르겠는데 svm 같은건 요새 공부하는 의미 없나?

[익명(203.230)]

항상 하는 말이지만 딥러닝은 만능이 아님, 표현력이라는 강력한 장점은 있지만 유연성이나 해석성은 떨어지기 때문에 막상 응용이 막히는 경우가 많음. 그러니 당연히 다른 기술들도 여전히 연구되고 아예 따로 내는 저널도 있음

[익명(response6213)]

시간날때 옛날 머신러닝 고전논문들 읽어보면 좋은데, 딥하게 이해할 필요까지는 없다고느낌 - dc App

[익명(response6213)]

그대신에 새로운 통찰력이 생기는느낌으 들긴하더라 - dc App

[익명(175.211)]

AI를 자기 분야에 적용하는 것을 연구하면 오히려 기계학습이 딥러닝보다 성능 좋은 경우가 제법 됨.

[ㅇㅇㅇ(216.165)]

저거 모르고 면접가면 개털림 기본도 안하고 뭔 딥러닝이냐고 ㅇㅇ 어케 아냐고? 내가 저말 들음

[익명(165.194)]

대학원 수준에서 딥러닝 공부해보면 딸랑 인공신경망 하나 가지고 지지고 볶고 끝일 거라고 생각하면 안됨. 고전 머신러닝 테크닉, 고전 확률모델들 수도 없이 다시 가져와서 끝까지 뽕 뽑아먹음

[익명(165.194)]

난 분명 딥러닝 논문을 읽고 있는데 kernel density estimation이나 markov chain monte carlo 같은 듣도 보도 못한게 튀어나올 때마다 이게 뭐지 하고 찾아보면 다 고전 모델들이더라.

[익명(165.194)]

그렇다고 내가 하고 싶은게 딥러닝인데 나는 고전기계학습 마스터하고 갈거야! 라고 하면 죽을때까지 딥러닝 공부 못하니까 대부분 당연히 알고 있어야 한다고 생각하는 것들만 급한대로 공부하고 빨리 진입하는게 좋은데 svm은 당연히 알고 있어야 하는 것에 들어간다고 봄

[익명(23.119)]

거기도 다 죽어가지만, 붙잡고 있는 사람들 있다ㅠ 2012년 전까지 NN계열도 이런취급 받았어 ㅋㅋㅋ 너무 불쌍하게 안봐도 됨 ㅋㅋㅋ

[땔감(gcp24685)]

스킬 엄청 배울 수 있던데.. dnn만 알때는 솔직히 이게 뭔 짓거린가 했는데, 머신러닝 배우면 존나잼씀. 수학하는 기분 남.