일주일정도 블로그나 인터넷 여러 글들 서치하며 적어봤습니다.
현상태: 대학 기초 수학(미적분, 확률 통계, 선형대수학) 지식 O, 파이썬 프로그래밍 가능, 머신러닝이나 딥러닝 자체에 대해선 공부를 아직 안했음.
1. 생활코딩 머신러닝 강좌 다 보면서 감 잡기
-> 대략 3~4시간
(1.1. 머신러닝 기초 강좌 수강 -> 이 부분이 필요한지 궁금)
2. 밑바닥부터 시작하는 딥러닝1 완독
-> 대략 2달?
3. cs231n 수강 (단, 시간이 부족하면 생략할수도) (과제는 스킵하고 강의만 듣기)
-> 대략 2달?
4. 파이토치 공부 (공식 튜토리얼)
5. 캐글 타이타닉 부터 시작해서 공부
6. 개인 프로젝트 (뭔가 모델을 직접 만들든 뭐든간에, 주제는 추후 생각)
7. 논문 리뷰글 또는 영상들 보기
8. 직접 논문 리뷰글 블로그에 쓰기
큰 개요만 그린건데
제가 여기서 가장 고민되는건 1.1.에 머신러닝 개요 강의를 수강해야 하나 입니다.
밑시딥1이랑 cs231n 둘다 딥러닝 관련 자료인데
대부분 글들을 보면 그냥 밑시딥1이나 cs231n으로 입문하라고 하더라고요.
그래서 흔히 말하는 앤드류 은 교수님 머신러닝 강의같은거 그런 건 그냥 스킵 하고
머신러닝은 개념만 잡고 바로 딥러닝으로 가도 되는건지
아님 머신러닝도 강좌같은걸 따로 들어야 할지 모르겠습니다.
아무거나 좋으니 평가나 조언 남겨주시면 감사합니다...
논문 리뷰글 말고 논문을 보면 안될까?
아 그게 낫겠네요 감사합니다!! 후반부보단 전반부 과정도 평가 가능할까요??
계획 세우는 공부를 하지말고 걍 논문한 줄 코드 한 줄 이라도 더 봐라 - dc App
물론 공부 자체도 하고 있지만 계획 수립도 중요하지 않나요...ㅠㅠ 답변들이 너무
2,3,6해라 그냥 - dc App
답변감사합니다 2,3 이전에 따로 머신러닝 강좌를 거칠 필요는 없나요? 머신러닝은 개념만 인지하고 그냥 바로 딥러닝으로?
코세라에서 앤드류응 그 무ㅜ였더라 머신러닝 커리큘럼도 ㄱㅊ음 - dc App
하고 싶은 분야 정하고 바로 프로젝트 하자 완벽을 추구하지 말고 수능처럼 접근해서도 안됨 그냥 만들고 싶은거 바로 프로젝트로 하고 프로젝트하면서 필요한거 공부해 뭘 만드는게 중요하지 커리큘럼 짜는건 시험볼 때나 짜는거고 한국식 시험처럼 생각하면 절대 성공못함
저도 그러고싶은데 캐글 이전 단계에서 제가 뭘 할수있는지 모르겠어요 자료들을 찾아봐도
그리고 일단 프로젝트 진행하면 문제점 생기고 개선점 생각해보면 니 개선점은 이미 논문으로 나와있다 그런식으로 논문파다보면 점점 트렌드를 따라잡는거고 운 좋으면 새로운거 만드는거여 프로젝트 경험을 강조하는게 니가 짠 커리큘럼처럼 공부하면 내가 말한 과정을 절대 경험 못해 딥러닝을 잘하기 위해 공부하지 말고 처음부터 딥러닝을 해 일단 니가 하고 싶은거 정해
그냥 바로 딥러닝 달려가도 되나요? 앤드류 응 머신러닝 이런거 패스하고
cs231n만 하고 바로 프로젝트 이런식으로 해도 되면 저도 그러고 싶은데
머신러닝을 왜 배울려고 하는데? 필요하다고 느낄때 배워 나는 음악 좋아해서 음악쪽 프로젝트 바로 시작했어 음악쪽이 데이터가 커서 논문 읽다보니 경량화 공부하고 있고 일단 프로젝트 시작하고 동시에 그런 이론 공부를 하는거임 이론 공부를 하고 프로젝트 하는게 아니라 동시에
뭔가 바텀업으로 공부해야할것같은 걱정이 깔려있어서 그런거같에요 사실 어떻게 해야할 지 잘 모르겠네요
내 예시를 들어주면 음악쪽 전처리는 푸리에 해석학 기반이라 푸리에 해석 공부하고, cnn 이미지로 분류할 수 있어서 cnn 공부했고, 학습이 너무 느려서 경량화를 공부해서 적용중이지, 일단 프로젝트를 하면 내가 뭐가 부족하지 바로 알 수 있고 그걸 프로젝트하면서 그때그때 채워넣으면 됨. 수학이던 파이썬이던 딥러닝 지식이던 프로젝트랑 동시에
혹시 어떤 도구들로 개발하시는건가요?? 파이토치 같은 거 쓰는건가요?
그러니까 니가 뭘 하고 싶은지 정하는게 제일 중요함 일단 심각하게 생각하지 말고 해볼까? 하는거 가볍게 시작 ㄱㄱ
라이브러리 잘 되있고 여러개라 쓰고 싶은거 그때그때 선택하면 됨 일단 librosa, torchaudio, pytorch 사용중
감사합니다 좀더 생각해볼게요