수학 못하면서 딥러닝을 하고싶다면

[익명(58.76)]

딥러닝 응용분야로 가면됨.

여기서는 실성능만 따지지 

모델의 수렴성 같은건 증명안해도됨.

다만, 딥러닝 응용분야는 AI 전공이 아닌 각 응용분야 전공자들이 꽉잡고 있어서 그것도 쉽지 않음.

[익명(39.7)]

이런 글 볼때마다 딥러닝하는새끼들 머가리깨고싶노ㅋㅋ 씨발 지들이 수학을 하면 얼마나 한다고. 딥러닝 주축이 공대에서 수학 젤 안가르치던 컴공이라그런가싶기도 하고

[익명(143.248)]

딥러닝에서 수학은 깊이가 있다고 할순없지만 광범위하게 골고루 익숙해야지 그것도 절대 무시못함. 그리고 이론적으로 파고드는것도 가능하고 그건 수학적으로도 ㅈㄴ 어려움

[익명(39.7)]

그건 어떤 분야든 다 똑같이 해당하는 얘기인데 유독 딥러닝하는애들만 수학 수학 지랄해댐. 2017년 전까지 한국에서 컴공은 커리큘럼에서 수학을 별로 안가르치던 학과였는데 그런애들이 딥러닝때문에 수학하기 시작해서 그런가싶음

[익명(143.248)]

뭐 그건 그렇지 프로그래밍도 할줄 알아야하면서 수학도 어느정도 해야하니까. 특히 컴공같은경우 수학 싫어서 가는 경우도 많은데 그런경우 다잘하기 쉽지않지

[익명(118.235)]

아 속 시원하다 진짜 여태 하고싶은 말이었는데 ㅋㅋㅋㅋ

[익명(118.47)]

딥러닝을 응용하는데 수학을 못하면 어떻게 씀? 수학 못한다고 공대가라는거랑 뭐가달라 ㅋㅋ

[익명(58.76)]

기본적인건 해야지, 근데 모델 아키텍쳐 새로 만드는 수준의 수학은 버거우면 응용으로 빠져야한다는 거지.

[익명(211.36)]

그게 1 ? 1 = 2 구하겠다고 계산기에 있는 기호를 일일이 전부 쳐보고 있는거랑 머가 다르냐?

[익명(106.101)]

근데 궁금한게 있는데 누가 뉴럴넷 최적화의 수렴성을 그렇게 깊이 따지고 있음?? 탑 컨퍼런스에서도 그런 논문 몇장 안되는데 그럼 닙스 아이클레어 내는 애들도 그런연구가 아니면 다 어플리케이션만 하는애들임? ㅋㅋㅋㅋ 어이가없네