오픈카톡 정리

딥러닝은 어떤 비선형 데이터를 더 잘 해석하는걸까요? 다항회귀나 SVM만해도 비선형적인 데이터를 잘 해석하지 않나요? 가장 근본적인 차이는 무엇일까요?

좀 더 많고 복잡한 형태의 데이터를 잘 다루는 것 같아요.
많은 데이터를 처리할 수 있다 / 없다 가 큰
차이같아요(제 의견으로는요)
이런 맥락에서 데이터가 적을 때는
머신러닝 기반이 더 잘 작동하는 것 같습니다.

 

강좌 추천

문파이
캐글 advandced / 권철민/ 책 딥러닝 컴퓨터 비전 완벽 가이드
파이썬 머신러닝 완벽 가이드 5번 돌려봐도 좋음

그렇게하다보면 리눅스에서 돌리는 분들도 보시게 되고 그럼 리눅스 명령어도 공부해야되고 그러다가 도커도 좀 보고 이렇게 해야하는 것 같더라구요. 제 친구가 네덜란드에서 Jr. 데이터 사이언티스트 직함을 달았는데 하는게 pyspark, powerbi에서 DB연결하고 이정도만 한다고 하네요. 테이블 조인하고 groupby에 duplicate filter넣고. 제가 요즘 빅쿼리에 빠져있다고 하니까 빅쿼리가 뭐냐고 물어보더라구요. 다들 아는 건 알고 모르는 건 몰라요. 넘 걱정마세요

딥러닝 쪽에 관심이 더 있으시면 cousera에 tensorflow developer certificate 강좌도 훑어보시면 좋을 듯 하네요.

근데 이걸 어떻게 다하겠어요 그냥 하는데까지 하는거죠 ㅋ... 동시에 수학도 공부하고 통계도 공부하고 누구는 케라스 쓰고 누구는 파이토치 쓰고 이러는데 누구는 GCP쓰고 누구는 AWS쓰고 그냥 쭉 꾸준히 흐름에 편승해서 하는 만큼 하면 되는 것 같습니다

https://www.boostcourse.org/ai212/joinLectures/25072
번역되어있는 무료 강좌도 엄청 많고요 https://www.edwith.org/
근데 결국 '공부'에 심취해서 1-2년 하다보면 겪게 되는게 그래서 내가 뭘 만들어서 배포하고 비즈니스에 적용할 수있는데? 이런 고민이 생기는데요. 그 벽을 넘어서려면 정말 이 분야에 빠져들 각오를 가지고 해야 하는 것 같아요.

ㅇㄹ