딥러닝 교재를 보고 있는데, 개념은 이해가 가나
파이썬 자체의 표현들, 특히 넘파이에 대한 표현과 MNIST에서 제공하는 기본 함수들에 대한 표현이 와닫지 않네요
기본적이고 자주 나오는것들은 기억이 형성되고 하는데, 100줄 넘는 코드들을 직접 다 구현해보면서 구현자체에 대한 능력을 쌓는것이 의미가 있는지 궁금합니다
즉, 추후에 텐서플로우등의 도구를 활용할때 넘파이표현 같은것들을 거의 다 알고 있어야하는지,
아니면 텐서플로우의 독자적인 라이브러리를 주로 사용하기에 직접적인 구현은 텐서플로우의 시스템을 추후에 배우고 개념만 익힐지 조언 부탁드립니다
걍 대충 이해한 다음에 파이토치로 넘어가셈
https://wikidocs.net/book/2788
거의 필요없
근데 우리 교수님이 본인 머신러닝 연구직으로 입사할 때는 그런거 시켰다던데 넘파이로 모델 구현
개념 잡기에는 좋은데 걍 파이토치나 케라스로 실습하는 교재 보는게 나음
나는 그래서 백준 파이썬으로 실버문제는 다풀었어 - dc App
numpy로 구현해봐야 모델에 대한 이해가 잘 됩니다. 결국엔 API로 돌린다 하더라도 모델에 대한 지식과, 작동원리 등을 알고 돌리는거랑 그냥 돌리는거랑은 차원이 다르니까요 그리고 저는 특채로 들어가서 경험해보진 못했지만, 입사 면접에 모델에 의존하지 않고 구현하는 것도 많이들 물어본다고 한다네요 안 할 이유가 없다고 생각됩니다.
모두 답변 감사합니다 댓글 의견들 바탕으로 밑바닥딥러닝1 교재와 유튜브의 한경훈 교수님 강의 두가지로 공부중입니다 모든걸 직접 구현하기는 너무 힘들어서, 구현해볼 코드는 코드 지우고 직접 만들고 그렇지 않은건 한줄한줄 코드 뜯어서 원리 파악하고 있습니다 밑바닥1 다 보고 위에 파이토치 책 보고, 밑바닥2로 돌아올 생각입니다 - dc App