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백날 천날 이론으로 ML 모델 공부하고, 수학 파고

책의 예제로 나온 아이리스, 캘리포니아 집으로 똥꼬쇼 해봤자

별로 효용성이 없다라는 거임


책보고 공부하는 행위 같은 것들로 얻을 수 없는 능력을 비이론 이라고 가정하자


ML 파면서 느낀건,

비이론적인 부분에서 개인에게 요구되는 능력이 넓다는거임



현실에서 어떤 문제를 인지하는가? (비이론)


문제를 어떻게 정의 할 것인가? (비이론)


문제를 풀기 위해 어떤 모델을 쓸건가? (이건 이론을 많이 파야 얻을 수 있는 능력임, 이 것이 유일함)


문제를 해결하기 위해서 피팅한 모델이 실용적인가? (비이론)


그렇다면 모델을 훈련하기위해 데이터는 어떻게 모을 것인가? (비이론)



그냥 ML을 위한, 문제를 위한 문제가 아닌

진짜 실용적인 모델

작업물 자체가 실용적이어서

해당 포트폴리오가 

기업에서 봤을 때, 혹할 정도의 그런 것을 이야하기하는거임


결국 비이론적인 부분에서의 능력을 키우려면


다양한 현실 문제를 설정해서

특히 데이터를 어떻게 모을지가 존나 중요하고

그 후 ML을 존나 돌려봐야하는 것이고



진짜 실용적인 모델이 나오려면 적당한 이론 공부도 필요하지만

결국 도메인 스페시픽 해야한다는 것