취미로 컴터하는데 원서보는건 에바인가?

[익명(106.101)]

sicp
csapp
tcpl
os구조와 원리
introduction to algorithm

이런 원서들 볼건데
주식프로그램하고 게임만들거임
취미로

오반가?

[익명(211.36)]

취미로할거면 봐도 별 쓸일없을듯

[익명(106.101)]

취미로할건데 머신러닝 깊게팔거임 게임도 3d게임 만들거고

[익명(211.36)]

머신러닝팔거면 저거 공부할시간에 머신러닝공부하셈

[익명(211.36)]

게임은 유니티엔진 쓰는법익히고

[익명(106.101)]

머신러닝은 자료구조 필요없음?

[익명(211.36)]

니가만들일 없음

[익명(106.101)]

내 목표는 뉴럴넷 논문까지 쓰는건데 필요없음?

[익명(211.36)]

ㅇㅇ

[익명(221.167)]

머신러닝은 쉽게 말하면 그냥 필터 만드는거야 그리고 시계열 리그레션 모델 만들고 싶으면 시계열 분석이나 그런책 봐야지 엉뚱한걸 보는거 같은데 게임 = 개발, 데이터 분석 예측 = 데이터 사이언스(응용통계 쪽 알고리즘을 코딩으로 구현) 두개는 다른 분야임

[익명(106.101)]

그럼 알고리즘 책만볼까

[익명(221.167)]

본인이 할려는 분야부터 파악하고 정하는게 맞는거 같은데 데이터쪽을 보고 싶으면 그게 개발이라고 생각하면 안됨 파이썬이나 R은 수학적 내용을 구현하는 도구일 뿐이지 뉴럴넷이라는거는 수학적으로 리그레션 모델을 중첩해서 테일러 시리즈에서의 residue를 줄이는 방식으로 최적값을 방식을 말하듯이 무언가 수학적인 이론으로 되어 있는건 다 구현되어 있음

[익명(221.167)]

R이나 파이썬으로 데이터 분석하는 이유도 그런 ML 방법론들이 라이브러리 형태로 다 구현되어서 그냥 라이브러리 호출하고, 파라미터 튜닝하기만 해도 되기 때문임 문제는 상황에 대한 수학적 인사이트가 없으면 이걸 어떻게 쓰고, 어떻게 개량하고 만들지를 몰라서 망하는거 주식쪽으로 하면 글쎄... 대부분 시계열 예측인데 정 보고 싶으면 금융 데이터 분석이나 퀀텀투자 이런책을 보시길 본인 하고 싶은건 이미 다 나와있음, 얼마나 빨리 정확하게 쓰는게 현업에서는 능력인거지

[익명(106.101)]

ㄱㅅㄱㅅ 그럼 수학원서른 볼까? 나는 데이터전처리할때 자료구조 알고리즘 쓸거같아서ㅈ볼려했는데 아닌가봐

[익명(221.167)]

데이터 분석쪽으로 알고싶어서 나한테 질문 오는 사람들 상황이랑 비슷한 느낌이 오는거 같긴한데 지금 추천하는건 1. 개발하고 데이터처리가 다른 분야라는걸 인식하는 것 부터 시작 2. 취미라는 본인의 행동의 범위, 각오가 너무 두리뭉실하다. 하고싶다는건지 안하고 싶다는건지 뭘하고 싶다는건지 모르겠다 3. 취미라면 바닥부터 긁고 올 생각하지 말고 Toy project부터 시작. 예시는 구글에 검색하면 많으니 모르면 따라하고 이해 4. 이것저것해보고 감이 오면 아 그거였구나 생각이 들으면 그 때부터 다시 뭘해야 할지 정렬

[익명(221.167)]

데이터 전처리는 도메인 지식에 따라 어떤 변수를 어떻게 처리하고 취사 선택을 해야 좋은 결과가 나올지에 대한 기술적 부분이 더 강한 인사이트 부분임. 반복 하다보면 아 이렇게 해야지라고 가는거지 대부분 행 정렬하고, 수집하고, 정렬하고, 변수 조합하고 결측치 채우고 이짓거리하다가 하루날려먹는건데 자료구조랑 상관이 없지 않을까? 지금 질문의 느낌은 약간 나 취미하고 싶은데... 하면서 대학원 코스밟고 석사하고 싶은데 이런 느낌임 취미면 취미답게 어떻게 할까부터 생각하는게 뭔저일거 같은데

[익명(106.101)]

넘넘 고맙 복받을거야. 취미라는게 이걸 생업을 삼지 않을거라는 소리였어 석사박사까지 할생각은 있어. 게임 만들고 싶다는건 데이터 얻어올 방법이 게임 배포해서 얻어낼려구.

[익명(221.167)]

취미라면 개인 프로젝트를 먼저 시행 → 모르는 부분에 대한 지식 니즈 발생 → 모르는 부분에 대한 이론 공부 이 플로우로 가는걸 추천함 목표 : 데이터를 얻기 위해 게임을 배포하고 싶다 1. 개발 공부는 별도 2. 게임 데이터에서 유의미한 결과를 얻기위한 데이터프레임 설계를 생각해본다 3. 그 데이터에서 결측치 처리나 변수 결합등은 기술적 문제. 이런건 R이나 파이썬 공부 4. 배포를 통한 데이터 수집은 기술적 문제임. 예를들어 배포하고 파이어베이스를 통해 데이터 수집하고 빅쿼리에서 쿼리 날린다던가 등등 이런 기술적 난관은 검색해서 본인 스킬을 쌓고 이론적으로 보강. 이런식이면 의미있는 취미가 되지 않을까

[익명(221.167)]

그리고 게임 데이터 획득도 그에 대한 목적이 명확해함. 그래야 분석 방법론이나 툴을 뭘 쓸지를 알수 있고 분석 자체도 시계열이냐, 카테고리별이나 A/B테스트이냐 오만 방법이 다있음

[익명(106.101)]

꼬마워 덕분에 큰 깨달음 얻고가!! 파이썬이랑 R을 원서를 봐야겠구나 님도 크게 성공하시길 빌게!!!

[익명(221.167)]

추가로 전처리 부분에 대해서 왜 취미 생활에 이론부터 긁을 필요가 없는지 덧붙이면 전처리라는게 대부분 행렬에서 행 바꾸고 위치 바꾸고 이런거 이론적으로는 선형대수 기반인데 그렇다면 R에서 Dataframe,tibble, data.table이나 파이썬에서 pandas DF를 사용하기 위해서 선행대수를 이론적으로 공부해야 할까? 그냥 R이나 파이썬 하나 잡고 공부해서 전처리 하는 방법을 배우는게 더 낫지 않을까? 취미 생활에서 본인이 원서 공부해야할까?라는 질문을 했을 때 위와 같은 느낌을 받았음 여하튼 본인이 하고 싶은게 있으니 목표 정해서 성공하시길

[익명(39.7)]

그 취미 곧 질림 - dc App