[일반] 딥러닝을 배워야 하긴 할거 같네

[Coogsgj..(coogsgjo)]

캐글은 절반 이상이 신경망 써야하는 비정형 데이터 분석 컴피티션이고

공모전들도 점점 사진, 문서 던져주는게 늘고 있음....

전통적인 머신러닝이랑 GIS이상을 배워야 하는 시기가 온거 같어

- dc official App

[통갤러 1(1.227)]

애초에 kaggle은 전통 통계학과 거리가 멀어요

[Coogsgjo(coogsgjo)]

당연히 알죠..... 제 말은 전통적인? 머신러닝 그러니까 트리 기반 앙상블 계열 사용하는 분류, 회귀모델 다루는 걸론 할 수 있는게 적어진다고 말하고 싶었음요 - dc App

[통갤러 1(1.227)]

kaggle은 뭐랄까 코딩 라이브러리 다뤄볼 줄 알면 개나소나 덤비는 곳이고 분석의 탁월함이나 모델링으로 승부를 보는 것보단 그냥 정확도나 계산효율성 높은 사람이 이기는거라 애초에 통계학 전공을 하는 사람과 안맞는곳임. 컴공쪽이랑 더 맞겠지

[Coogsgjo(coogsgjo)]

통계학 전공자는 어디에 더 맞는다고 생각함? - dc App

[Coogsgjo(coogsgjo)]

예를 들어 공공데이터 분석 공모전처럼 주제부터 분석방법및 결론까지 전부 잡고 가는것들?? - dc App

[통갤러 1(1.227)]

ㅇㅇ 통계학 전공자에게는 공공데이터 분석 공모전이 kaggle보다는 더 맞지 물론 공공데이터 분석 공모전도 kaggle스러운 면이 많고 전처리, 기계학습 돌리는건 kaggle과 비슷하지만 kaggle마냥 누가 데이터셋 던져주고 기계학습방법 여러개 사용해보면서 모수튜닝이나 하면서 계산효율성이나 정확도만 중시하는게 아니라 자기가 직접 문제 해결 목표를 세우고 데이터를 찾고 직관적으로 데이터를 바라본 후 통계적, 기계학습적 여러방면으로 해결책을 선정하고 직접 모델링하는 공모전이 훨씬 더 수준높은거 같음

[통갤러 1(1.227)]

실제로 공모전 상 받은 것들 보면 공간통계, 비모수통계, 다변량분석 등등 수준높은 전통적 통계적 방법론들을 최대한 이용해서 데이터에서 이끌어낸 직관과 어울리는 분석을 하려고 함. 수학적면 외에도 실제 사회, 문화적인 이해도 있어야하고 왜 이런 방정식을 사용했는지도 설명할 줄 알아야함 kaggle에서 유명it기업 1등한것보면은 모두 테크니컬한 부분으로 승부봄 (전처리, augmentation, regularization, transformer 모델 선정, 모수튜닝 등등) 뭐 계산분야만 한정해서는 심오하고 수준높겠지만 (주어진 데이터 셋이 아닌 실제 사회문제를 풀어가는) 통계학 전공 입장에서는 별로 인상 깊지가 않음

[Coogsgjo(coogsgjo)]

어떤말 하는지 명확하게 알거 같아 ㅎㅎㅎㅎ ㄱㅅㄱㅅ 다만 걱정되는건 업계는 명백하게 흐름을 타고 있고 취업도 업계가 가는 방향으로 가고 있으니.... 당장 데사 대학원만 해도 전통적 통계보다는 머신러닝 딥러닝 위주의 학풍이 훨씬 강하잖어 - dc App

[Coogsgjo(coogsgjo)]

앙상블만 가도 변수중요도 외에 설명할 수 있는게 없어서 머신러닝 딥러닝 크게 안 좋아하는데 요즘 해본적 없다고 하면 취업은 커녕 관련 대학원도 못가는데.....(통계대학원 제외) - dc App

[통갤러 2(220.71)]

근데 정작 직장 가면 it랑 반도체 빼고 딥러닝 쓸일 진짜 없음 ㅋㅋㅋㅋㅋㅋ

[Coogsgjo(coogsgjo)]

진짜 현업자 강의 갈 때마다 듣는말 ㅋㅋㅋㅋㅋㅋ 애초에 대부분의 회사는 예측 모델 이 아닌 상황 분석을 더 원하는 데다가 실제로 이쪽팀이 매출을 제대로 창출하고 있는지도 모른다고 ㅋㅋㅋㅋ - dc App

[빅데이터맨(datadaisuki)]

초창기엔 그래도 정형 데이터 대회 많았는데 갈 수록 그럼. 상위권도 거의 다 연구소 장비 끼고 있는 사람들인 거 같고