굳세어라 머니어닝 x 코세라 머신러닝 #2

signalandnoise (62)in #kr • 7 years ago

머신러닝 비긴즈

공부의 시작에 있어 모티베이션이 중요하죠. 이번 머신러닝 공부의 동기는 흥미였습니다. 절 이끌었던 @clayop님의 포스트를 소개합니다.

아쉽게도 clayop님은 더이상 강좌는 안하실 것 같습니다. ~~일해랏! clayop!~~ 드라이버까지 깔아보고 얼마 돌려보지도 않으신 것 같은데 그래픽카드를 매물로 내놓으셨네요. 군침이 나긴 하지만 저는 맥프레라는거! (제가 자랑할게 맥프레 밖에 없어서 양해 부탁드립니다)

스터디는 함께 하지 못했지만 공부해 보고 싶은 말도 안되는 욕심이 생기더라구요. 그러다가 찾아 들었던 것이 코세라에서 제공한 스탠포드 대학의 머신러닝 강의 (교수는 Andrew Ng)였습니다. 7월 24일부터 다시 수업이 시작되니 관심이 있으신 분은 등록해서 들어보시죠^^ 선행학습으로 선형대수를 공부했고, 매트랩에 익숙하신 분이라면 난이도는 중 정도 될 것 같습니다.

다크 나이트

공부의 의지를 이어가고자 다음에 들을 계획이었던 강의를 아래와 같이 공유합니다.

딥러닝의 슈퍼스타 제프리 힌튼 교수님의 강의
: Neural Networks for Machine Learning
구글신을 영접하기 위해서 떠나야 하는 고행길
: Data Engineering on Google Cloud Platform

하지만 공부 할 밤 시간이 너무나 어두워서, 체력이 딸리고 눈이 감겨서 실패를 했죠. 구글신 만큼은 만나고 싶었는데 공부를 시작하기도 전에 기를 팍 죽여 놓는 경고문 또한 발을 디딜 엄두가 나지 않았습니다 .(~~또 이건 무료로 제공도 안됨~~)

Before enrolling in this course, participants should have roughly one (1) year of experience with one or more of the following:
• A common query language such as SQL
• Extract, transform, load activities
• Data modeling
• Machine learning and/or statistics
• Programming in Python

언젠간 먹고 말테야.

다크나이트 라이즈

그렇다고 놀고 먹고 쉬기엔 와이프의 잔소리를 피할 수 없습니다. 뭐라도 공부하는 척하면서 대피해야 하죠. 위에서 선행으로 제시한 파트 중 가장 경험이 없는 부분이 디비 관련된 부분입니다. Sql은 말만 들어도 두드러기가 나서 한번도 안써봤거든요. 그러다 구글 블로그에서 코딩야학 기사를 보고 생활코딩 강좌를 등록해 보았습니다. 우리말로 훌륭한 강의를 들을 수 있습니다!! 그동안 대충 알던 지식들은 리뷰도 해보고, 처음 접하는 것들은 열공해서 한달 후에는 잘난척 할 수준까지 올라가 보는 것을 목표로 시작하려는데 함께 해 보시죠.

@realgr님의 질문 비전공자의 경우 딥러닝에 그나마 쉽게 접근할 수 있는 방법이 무엇이 있을까요?에 대한 답변을 준비하다가 저도 잘 모르는 것에 대해 답변을 드리기가 어렵더라구요. 대신 공부 방향을 알려드리고 함께 하고 싶은 마음을 작성해 보았습니다. 선형대수와 최적화 이론 등도 중요하지만, 무엇보다 툴과 코딩에 대한 이해가 많이 필요하더라구요. 도움이 되었으면 좋겠습니다. 또 더 좋은 방향은 공유해 주시면 감사하겠습니다^^

#diary #learning