1년차 딥러닝 개발자임
컴퓨터비전쪽 업무라서 그런가 유의미하고 정량적인 데이터를 아직 많이 접해보진 못했음
그리고 뭐 수학을 엄청 잘하지도 못했고 지금 갖고있는 통계 지식은 뭐
기본적인 분포들이 뭔지~ 랑
베이즈정리가 뭔지 맛보기만
MLE가 뭔지
이정도고 사실 구현할때 이 개념을 접목해본적은 많이 없음
근ㄷ 뭐 앞으로 어케될지 모르고 최근에 하던 공부도 끝나서 데이터 사이언스쪽 역량을 기르고싶다
혹시 데이터 사이언스쪽 공부하는게이 있으면
공부할 키워드 추천좀 해주면 고맙겠다
ex) 확률론 해석학
요런거
책도 추천해주면 공중제비 한바퀴 돌겠음
아 책은 원서도 괜찮음
Introduction to Statistical Learning(기초), ESL(Elements of SL) 정도 추천, 진짜 깊게 모델링의 근본부터 공부하고 싶으면 In all likelihood for model inference였나? Yudi Pawitan 저자꺼 추천
오 익숙하면서도 그냥 넘어갔던 키워드들 목차에 많이있네 배워두면 좋겠다 고마워
현업에선 모델링 지식 중요하다고 봄?
결국 ai의 목표가 통계적 예측모델을 어떻게 잘 만드냐긴 한데, 아래 댓글처럼 개발쪽에서 그쪽 이론까지 다루질않아서 난 잘 모르겠음 ㅈㅅ
이게 개발자 입장에서 필요 할수 있다고 느껴져서 공부하는거임?? 신기하네 CS에서는 오히려 완전 이론하는사람 아니면 관심 없을줄 알았는데
데이터쟁이들 최종스킬트리 가려면 권위있는 학회에 논문쓰고 모델구조연구하거나 / 다른 도메인이랑 접목시켜서 2~3인분하거나 라고 생각되는데 내가 이미 전자는 박사학위도없고 힘들다생각되고.. 취직을 연구소도 아니라 기업에 해가지고 결국 개발, 딥러닝 이쪽에서 좀 더 넓게 지식을 가져야 살아남을거같은데 가장 업무랑 연관지을수 있는게 데이터적으로 직관이 있어야될거같아서 공부해보려고 솔직히 ML개발 자체는 누구나 할수있을거같다고 생각함.. 나도 언젠간 도태될거같아서 다른 역량도 준비중
공부만 하고있는 입장에서 망상하기로는 ml 쪽은 오히려 어설프게 대학원 나와서 이론만 대충아는 사람보다는 엔지니어링 빠삭하게 할수 있는사람이 더 몸값 높을줄 알았는데 그건 또 아닌가보네...
맞긴 한데 이제 대학원나오고 엔지니어링 빠삭하게 할줄 아는사람이 존나게많음.. 점점 상향평준화가 되감