공부기록 11/14

Today's task :

- 무려 토요일이지만 프로젝트 막바지로 팀플 활동!!

- Coursera : 딥러닝 5개 certi중 3번째 certi 완료! 링크드인 프로필에 업데이트.

- <밑바닥부터 시작하는 딥러닝 2> 1챕터 시작

 

이미 구현된 모델을 돌려 보면서 그때 그때 궁금증을 해결하는 것만으로는 실력을 쌓기란 한계가 있는 듯. 책을 받은지는 언 한달이 되었지만 밑바닥시리즈 1탄 살펴보다가 멈췄는데 외부 라이브러리에 의존하지 않고 직접 신경망을 구현해 보는 실습위주의 2탄 책을 드디어 펼쳤다.  

코세라 남은 2개 certi가 CNN과 RNN에 초점이 맞춰져 있으니 밑바닥 2탄 또한 딥러닝을 활용한 자연어처리에 포커스를 두고 있어 함께 보완하면서 진도를 빼봐야 겠다. (그 두꺼운 핸즈온 책도 책상에 한 자리 차지하고 있는데 이제는 다 같이 동시에 살펴볼 수 있을 듯)

선형대수 책도 따로 있으니... 이제는 정말 벡터부터 시작하는 선형대수 기본서를 찬찬히 살펴볼 때인가.

하이퍼파라미터 바꿔가며 튜닝하고 성능지표들 이미 너무 잘 나와있는 라이브러리로 결과 값들만 비교하다 보니 이렇게 익숙해지면 아무런 도움 없이 직접 구현하는 것은 불가능하겠구나, 할수록 기본기가 중요함을 깨닫는 중.

동시에 웹 구현 또한 같이 진행하면서 html,css,js를 필요에 따라 서브로 찾아 다니다 보니 물론 응용 캐파는 늘어나는듯 하지만 깊이는 없다. But 서두르지는 말아야 겠다. 

 

PS.

이젠 수많은 비즈니스 영역들이 엔지니어 영역으로 옮겨가고 있다. 비즈니스 의사결정이 Data Engineering 기반으로 예측하고 결정되는 게 일반화되는 세상, 흐름을 놓치지 않고 10여년간 다양한 영역에서의 경험을 융합해서 시너지를 어떻게 하면 낼 수 있을까 고민하는 것이 연말 과제.

 

코세라 문제 풀다가 틀린 내용 중 기억보관용으로. 내가 지금 진행하고 있는 object detection 프로젝트에 해당하는 용어였는데 강의에서 처음 접했다...2주차 과제도 자율주행 케이스 스터디로 꾸려진 15문제 중 Multi-task Learning, Transfer Learning 에 대한 내용. 코세라 강의 또한 아주 디테일하게 내용을 다룬다기 보다 기본 틀에 대해 환기.