현제 ML 에서 수학 존나게 안잘해도 됨 ㅇㅇ

[Kyle(61.69)]

그냥 이해만 할줄알면됨

수학이 필요할때는

- 새로운 알고리즘 개발

- 그리고 paper 로 publish 할때

수학 안필요할때

- 실전에서 이미 존재하는 모댈 & 알고리즘 사용해서 어플개발

- 걍 data processing 이 더중요함

- 근데 수학 이해할줄알면 더 효과적임

[익명(223.62)]

이해할줄 아는게 어느수준? 머배워야되냐

[익명(211.240)]

이해하려면 필요한 수학 수준은?

[Kyle(61.69)]

Calculus derivative 랑 chain rule 이 현제 gradient based learning 알고리즘에 핵심 포인트임 그거만 알면 기본은 끝

[Kyle(61.69)]

그리고 이거 안알아도 프렘웤 레벨에서 다 해결되기때문에 이걸 알고있다고 첨부터 넘파이로 다시짜는넘은 미친넘이지

[익명(211.240)]

미분이야 대강 이해하겠는데 체인룰은 또 모냐 ㅡㅡ

[익명(106.243)]

GAN이나 VAE도 대충대충이라카더라 - dc App

[익명(223.62)]

한국어로 말해주면 안되냐 외계어 쓰지말고

[Kyle(61.69)]

근데 영어는 읽을줄 알아야지 TF documentation 이라도 읽으면서 공부하지

[익명(223.62)]

한글로 된 ML 입문책이나 강좌 추천해줄거 있음?

[익명(106.243)]

ㄴ글을 추천은 함 - dc App

[익명(117.111)]

GAN같은 요즘모델들 거의다 KL이나 Wasserstein distance같이 좀 복잡한내용 쓰던데 이런건 어떻게생각함? 쓰는입장에서는 그냥 대충 지식정도로만 알면 되는것?