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머신러닝
마침 학부 때 들었던 과목 정리했었는데 자꾸 뭐 배워야하냐 물어봐서 들었던 과목중에 ML이랑 관련있다고 느낀거만 추려봄.
입문 추천 책은 Christopher Bishop이 쓴 Pattern Recognition and Machine Learning.
학부 때 들은 수업 중에서 머신러닝에 도움이 됐던 과목들
익명(104.1)
2019-08-13 17:48
추천 1
댓글 53
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중학교 수학도 모르고 파이썬도 못 다루는데 딥러닝 강좌 볼만한 것 추천 좀
그래서 딥러닝 강좌 뭐 보면 되냐
그래서 딥러닝 강좌 뭐 보면 되냐
그래서 딥러닝 강좌 뭐 보면 되냐
그래서 딥러닝 강좌 뭐 보면 되냐
안 가르쳐 줄려나 보네
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아무튼 나도 딥러닝 할려고 하는데 딥러닝 강좌 좀 추천 해 주자
수학과 학생이라 남은건 걍 미방 편미방 대수 이런것들뿐임. 회귀분석만 다루는 수업 따로 들어보지는 않음.
딥러닝 안 가르쳐 줄려고 하냐
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딥러닝은 스탠포드에서 CS 224 계통이 딥러닝 응용과목들임. 이거 찾아보면 베이스는 잡힘.
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봤는데 이해가 잘 안 되서 중학교 수학도 모르고 파이썬도 못 다룬다
그래서 딥러닝 강좌 뭐 보면 되냐
그래서 딥러닝 강좌 뭐 보면 되냐
그래서 딥러닝 강좌 뭐 보면 되냐
아니면 그냥 학교에서 공대 과목 수강신청해서 교수한테 물어보면 도움 주냐
근데 요즘 고수준 api들이 많고. 구글이 클라우드로 모델링 서비스하는거는 어떻게 생각함?
질문의 요지가 아마 그런 것들이 많이 나와서 앞으로 데이터 직군들이 필요 없어지지 않을까 묻는거?
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응. 공부를 그만큼 해야할 필요가 있냐라는거.
그래서 딥러닝 강좌 뭐 보면 되냐
그래서 딥러닝 강좌 뭐 보면 되냐
그래서 딥러닝 강좌 뭐 보면 되냐
이건 슬슬 주관이 생기고 있는 질문이긴한데 생각이 복잡해서 짧게는 정리가 잘안되네... 한마디로 말하면 좋은 일이라고봄. 모델링 관련으로 일할 때 솔루션 이미 있는거는 다시 쓰기 번거럽고 실수를할 가능성도 높음. 그런걸 간단화하고 견고하게하는건 더 복잡한 로직에 집중하게해주고 생산성 높게 일하는게 가능. 그냥 저레벨 언어 vs 하이레벨 언어처럼 후자가 사람들의 생산성을 향상시켜서 많은 혜택을 줬듯이 고수준 API나 클라우드 서비스도 비슷한 맥락 아닐까.
공부를 그만큼할 필요가 있냐 없느냐는 결국 프갤 만년떡밥인 뗄감 vs 4년제 논란 양상으로 돌아가는게 아닐까함. 파이썬/JS만 써도 잘되는데 뭐 로우레벨 다 알아야하나? 이런 마인드가 옳은지 아닌지에 대해서는 뭐... 굳이 말하자면 먹고 사는데 지장은 없지만 공부하는게 확실히 경쟁력 있고 미래에 도움이 된다고 생각함.
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