2020. 8. 13. 00:25ㆍ캐리의 데이터 세상/캐리의 데이터 공부 기록
3개월째 정부 지원 교육 - 머신러닝 과정에 매일 풀타임으로 공부하고 있는 1인. 수업 첫 주부터 시작했던 자바의 그 낯섦을 잊을 수 없다.
자바, 스프링, R, 파이썬 등을 거쳐 내가 가장 관심 있었던 파이썬 기반 머신러닝 과정에 진입하면서 수많은 영상과 자료들 리스트에만 저장해놓고 빠른 진도에 허덕이다 멘붕이 왔던 날을 돌아보며 나만의 베이스 학습 영상 루틴을 정해놓고 다른 자료들은 그때그때 찾아보며 익히는 길이 지금 시점에서는 가장 바람직할 것 같다.
6개월 과정 중에 4개월 이론 + 2개월 프로젝트로 진행되는데 이제 이론수업이 앞으로 딱 한 달 남은 상황. 어차피 단기로 잠깐 공부하고 그만둘 건 아니고 커리어 전환을 목표로 시작했기에 기초 소양을 잘 쌓고 어떻게 매일 마다 쏟아지는 신기술과 업계 흐름을 받아들일 수 있을 것인지를 알아차리는 것만으로도 성공이라고 생각.
북마크, 유튜브 영상만 수백 개 검색해서 저장해 놓고 정작 보는 건 몇 개 되지 않는 상황이 반복되다 보니 더 스트레스였기에, 여러 영상들과 추천들을 참고해서 일단 8-9월 공부는 아래 오픈 수업들 토대로 쭉 나가볼 예정:) 물론 수업은 매일 열심히 출석하고는 있으나 스스로 학습량을 늘리지 않으면 머리에 아무것도 안 남을 것 같은 느낌이라.
1) 수학
선형대수하면서 등장하는 다른 영역들은 그때그때 칸 아카데미로 보충하기
2) 머신러닝 이론 및 연습
메인 : 교재로 진행되는 수업 진도 따르면서 연관 참고 영상들 찾아보기 (3주 과정)
- 참고 : 김성범 교수 유튜브
- 참고 : [부스트코스] 머신러닝을 위한 파이썬 (edwith)
- 참고 : 머신러닝과 딥러닝 BASIC (HKUST 김성훈 교수, edwith)
- 참고 : Machine Learning Full Course | Machine Learning Tutorial | Simplilearn
- 참고 : [부스트코스] 캐글 실습으로 배우는 데이터 사이언스(edwith)
책만 봐서는 이런 알고리즘을 왜 쓰는지 언제 필요한지 등등 초심자에겐 머릿속으로 그려지지 않으니 Simplilearn의 튜토리얼같이 개념을 그림으로 쉽게 풀어서 설명한 후에 프로세스 짚어주고 수학적 모형에 대해 정리 후 코드로 넘어가는 일련의 과정을 영상으로 몇 개 보니 기억에 좀 더 남는 것 같음.
3) 논문 읽기
지금 단계에서 과연 가능할까 싶지만 이왕 시작한 거 업계에서 최근 이론들은 어떤 게 있는지 또 어떻게 해석하고 읽어야 할지 동시에 시작하는 게 좋을 것 같아서 찾아보다 한국어로 영어 논문들을 짚어주는 강의 발견!
메인 : 논문으로 짚어보는 딥러닝의 맥(by 최성준, edwith)
4) 기타 참고 사이트 및 유튜브
- #0.2 딥러닝 공부 가이드 2019 (Terry TaeWoong Um, 유튜브)
- Introduction to Machine Learning for Coders(fast.ai)
- Fantastic FREE step by step MACHINE LEARNING project for beginners (Python Programmer, 유튜브)
- AI/딥러닝 입문자 학습 가이드 (with NAVER)
5) 파이썬 연습
파이썬의 각종 라이브러리를 사용하면서 머신러닝 과정으로 이어지다 보니 데이터 전처리와 인덱싱 슬라이싱 등 기본 기능에 대한 연습의 부족함을 느끼고 있기에 매일 간단한 문제들 풀고 기능들 익히면서 익숙해 지기
물론 코드가 바로바로 나오도록 코딩에 익숙해지는 것도 중요하지만 좀 더 모델링에 베이스가 되는 수학 역량을 길러야 이런 논문이나 외국 강의들을 소화할 수 있음을 깨닫고 있습니다. 그동안 팀플 하면서 자바, 스프링 flask, 파이썬 등등으로 웹사이트 구축까지 해보며 백엔드가 어찌 돌아가는지를 먼저 맛본 게 도움이 되는 것 같은데 일단은 파이썬을 내 것으로 만드는데 집중!
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