오늘, 4개월간 이어져 왔던 선형대수공부를 끝냈다.

그런 기념으로 내년 2월 까지의 학습 스케줄을 짜 보았다. 

태클 환영함.


11월 

* General Machine Learning 강의 듣기 시작

카네기 멜런대 MOOC 중에 General ML 제대로 다루는 강의가 있더라.

크리스토퍼 비숍 책이랑 저자가 쓴 책이랑 번갈아가며 쓰던데

이거 들으면서 Classic ML 쪽 다루기 시작한다.


12 월

* 수리통계학 추정, 검정론까지 완료

솔직히 추정, 검정론까지만 완벽하게 다루면

이후로 다루어 지는 기존 통계 프레임워크까지는 다룰 필요가 없다고 생각했다.

애초에 수리통계학 시작한게, 정확한 통계 용어의 숙지를 위한 거였으니까

소기의 목적을 달성했다고 생각한다.


* 공업수학 미분방정식파트 시작

선형대수, 수리통계학하면서 계속 발목을 잡았던게 미방쪽이었다.

이번 기회에 족쇄를 풀어버리겠다.


1월

* 미분방정식 파트 완료

* Sutton 저 Reinforcement Learning or Markov Process 관련 Text

여기서 갈리는게, Sutton 저 Reinforcement Learning 에 Bellman Equation 쪽만 다루고 가면 

ㅇㅇ시스터즈에서 요즘 중요하게 다룬다는 강화학습분야에서 인터뷰 질문 들어오면

제대로 답할 수 있을 거 같긴한데

모르지 또, 마르코프 프로세스 제대로 안다루면 이것도 사상누각일지는...


2월

* SQL, 리눅스 시스템 프로그래밍 복습

솔직히 SQL 은 지금 학교에서 DB 재수강중이라 자신있는데 반해

리눅스 시스템 프로그래밍은 복습 좀 해야할 거 같다.

파이선도 최신 트렌드 개발쪽 다시 보고


* 이제 데브시스터즈 어플라이!