응센세가  강의에서는 자기가 강의한 것만 제대로 써먹을 수 있으면 전문가 대우 받는다는데, 강의에서 딥러닝은 안하거든. 뭐 뉴우럴 네트워크를 구현하긴 했지만 히든 레이어 보통 하나만 둬도 해결 될 수 있다고 하고...


딥러닝 아니더라도 트레이닝, 크로스벨리데이션, 테스트는 물론이고, 바이어스, 베리언스 검사, 빅데이터 설계, 파이프 라이닝 설계 및 구현, 분석 이런 것만 잘 해놓으면 괜춘하다고 응센세가 그러든디?


걍 상식적으로 딥러닝 하면 해도 좋겠지만, 일단 돈이 더 들어가는 건데?

딥러닝 아닌 거로도 충분하다면 굳이 딥러닝 할 필요는 없는거 아니냐? 나의 일천한 지식으로는 걍 ANN에 히든레이어 한장 더 얹으면 되는 거긴 하다만.



나는 리니어 리그레션, K-means, Anomaly detection, collaborative filtering, Stochastic gradient descent, online learning, 요정도에만 집중하려고 ㅎㅎ




한줄요약: 딥러닝은 딥포켓 아니면 손대지 않는게 현명한 부분?