정형데이터 기반 머신러닝 돌리는 건 이론적인 거나 코드 이해나 할만 했는데,
비정형데이터로 딥러닝 프레임워크 다루는 건 수준 자체가 다르게 느껴지네요 ㅜㅜ
난 비정형데이터가 더 편하던데
비정형 데이터를 어떻게 하면 정형화된 형태로 나타낼 수 있는지를 생각하고, 결국 비정형 데이터도 represented되는 공간 상의 한 점으로 볼 수 있다는 걸 이해하면 쉽지 않을까. 예를 들면 자연어를 인코딩할 때 원 핫 임베딩을 쓸 수도, 워드투벡을 쓸 수도 있는데 그 짓을 함으로써 우리가 뭘 얻을 수 있을 지를 고민하면 좋을 듯
난 비정형데이터가 더 편하던데
비정형 데이터를 어떻게 하면 정형화된 형태로 나타낼 수 있는지를 생각하고, 결국 비정형 데이터도 represented되는 공간 상의 한 점으로 볼 수 있다는 걸 이해하면 쉽지 않을까. 예를 들면 자연어를 인코딩할 때 원 핫 임베딩을 쓸 수도, 워드투벡을 쓸 수도 있는데 그 짓을 함으로써 우리가 뭘 얻을 수 있을 지를 고민하면 좋을 듯