딥러닝을 할려면 수학을 알아야한다가 겉멋이라고 하는데 나는 그렇게 생각안함



우선 딥러닝의 설계 자체가 수학이라는 학문으로 이루어 진거고



수학 자체를 공부하지 않는다면 sigmoid에 왜 mse를 붙이면 안되는지도 모를거임



왜 mse가 사장됐는지도 모를거고 어느 모델에 어느 함수를 붙여야하는지 모름


너무 기초적이라고 하는데 난이도 좀 올려서 rnn에 BCE 를 쓰지만 초기 Gan에 왜 KLD를 왜 만들어 냈을까



Kld 이해못하는 애들은 kld가 좋은지 알고 rnn에 붙이는 애들도 있음 결국 BCE랑 같은건데 쓸데없는 짓을 하는거지



그 뿐 아니라 모델층 쌓을때도 문제가 생김 batchmomal도 모르면 어떤 상황에 어떻게 층을 쌓아야 하는지도 모름



이걸 단순 암기나 효능 이해만으로는 확실히 말하는데 절대로 제대로 된 모델이 나올 수 없음



지금 Ai 가 수학적으로 제대로 증명이 안된다고? 그걸 푸는 게 수학임



거기다 그런걸 일일이 공부해서 언제 딥러닝 하냐고 하는데 그럴거면 딥러닝 공부하지 말고 허깅페이스 모델이나 가져다 쓰고 파인튜닝 코드 가져다 쓰는게 나음



물론 파인튜닝했다고 제대로 된 오차분석이나 할 수 있는지도 의문이지만



AI의 깊은 수학 지식을 가지게 되면 현재의 환경에 가장 좋은 모델과 현 모델을 가볍게 하기 위해서 불필요한 수식을 수정하거나 없애는 게 가능함



대학교 수준의 수학만 알면 된다? 그런 수준으로 접근할거면 고졸과 다를 바 없음



고졸이 허깅페이스 가져다 써서 쓰는 수준과 그냥 똑같음



딥러닝을 하는데 수학공부가 필요하다는 의문에 로우 레벨 Api와 하이 레벨 api가 왜 나뉘어져 있는지 생각하길 바라고



항상 성능 좋은 모델이 최고가 아니라 환경에 맞게 모델을 정하고 수정해야한다는 걸 알아두었으면 좋겠음


저런 기초적인 것조차 이해하는 것이 학과 수준을 벗어난다고 생각하는데 lmm에 레그나 양자화, 로라는 제대로 쓸 수 있다고 생각하는 거 자체가 오만이라 생각함



너가 정말 Ai에 수학이 필요없다고 생각된다면 앤드류 응이나 일리야 정도까지는 가고 판단해라