혼자 공부하는 머신러닝+딥러닝 | 도서 추천도 하고 내 얘기도 겸사겸사..

재작년 여름 방학에도 한빛미디어에서 진행하는 혼공프로젝트에 참여했었다. 혼공단 4기였나 그랬을 거다.

이번에 또 신청했다. (7기)

[ 책 : 혼자 공부하는 머신러닝+딥러닝 ]

방학동안 살짝 시간 내서 가볍게 하기 좋아서 이번에도 신청했다. 

 

나는 한빛미디어 광고메일을 받아서 보는데, 혼공단 7기 모집 메일을 받고 나서 이번에 또 해야겠다~ 생각만 하다가 기한을 놓쳤다. 이번에 꼭 참여하고 싶었던 거라 죄송한 맘으로 메일을 드렸는데 정말 감사히도 끼워주셨다.

 

(기회를 주셔서 진심으로 감사합니다 ㅠㅅㅠ)

 

 

 

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머신러닝+딥러닝 신청 이유

 

지난 반년을 돌아보자.

 

교내 데이터 대회를 준비하면서 R을 통해 데이터분석을 해보았다. 사실 이때는 머신러닝이 아니고 통계분석이었다. 작년 8월쯤, 데이터를 다루고 분석하는 것에는 문외한이었는데 내가 튜터로 배정받았다. 왕초보 튜터라는 위치는 부담감이 컸다. 최선을 다해서 짧은 대회 준비 기간 동안 폭풍 공부하고 튜티에게도 열심히 알려주었다. 결국 너무나 뿌듯하게도 1위를 해서 성취감이 컸다. 이 사건이 일단 데이터분석에 관심을 가진 계기다.

 

곧이어 마침 우리 수학과에서 데이터분석 교육이 열렸다. 그래서 신청했다. 이때 코랩을 처음으로 사용해봤다. 중요한 건 이 교육 중에 머신러닝을 잠깐 경험해보게 되었다. 평소에 머신러닝이 되게 멋지다고 생각하기는 했어도 딱히 시작하지는 않았고 자세히도 몰라서 막연했다. 그런데 잠깐이더라도 직접 손끝으로 머신러닝을 느껴 보고 나서는 더 공부해보고 싶었다.

 

그래서... 내 최애 출판사 한빛의 혼공 프로젝트에서 머신러닝 공부 고고싱~~ >ㅅ<~~~~~~~!

깨알 홍보 : 혼자 공부하는 OOO... 이 책들이 입문할 때 챰 좋았거든요.. 정말.... 좋은 기억만 있다능...^-^

 

 

사실 우리 수학과의 데이터분석 교육을 들으면서 많은 것들이 나를 스쳐 지나갔지만 착실히 복습하고 익히지는 못했다. 그 스쳐 지나간 시간들이 아깝고 아쉽다. 그래서 더 제대로 머신러닝을 머릿속에 넣고 싶어서 일단 애정이 가는 취미 느낌으로 시작하고자 한다. 나중에 분명히 머신러닝을 내 일에 부분적으로 활용할 것 같기도 하고. 

 

 

 

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학습하기 전 생각

 

여담 : 이 책 앞부분에 이런 문장이 있다. '이 책을 다 읽은 후에 배우는 것을 멈추지 마세요. 이 분야는 정말 흥미진진하고 놀라운 일들이 많이 일어납니다.' 이 말로부터 벌써부터 흥미진진하다. 굳이 아무 이유 없이 이런 문장이 있을 리는 없다. 기대가 된다.

 

 

나의 친구가 되어줄 이 책, 그리고 학습로드맵을 좀 눈에 익히고 시작하자. 

 

1장~6장 : 머신러닝편

7장~9장 : 딥러닝편

 

목차를 세세히 나열하지는 않겠다.

쭉 스캔해보고 난 감상만 간단히 기록해보자.

 

나를 그냥 스쳐 지나간 용어들이 목차에 꾹꾹 담겨있다. 들어는 봤지만 익숙하지도 않고 활용할 줄도 모르는 저것들이 한 달 안으로 내 것이 되겠지!! =o=!!!

 

책에 나열된 것들을 잘 알기만 해도 나이스겠지만, 지금까지 학교에서 배운 선형대수 복습도 함께 해보기로 계획한다. 잘 짜여 있는 라이브러리와 알고리즘과 각종 기술을 익히고 활용하는 것이 중요하긴 하다. 그래도 혹여나 내가 고수가 되어서 직접 다른 알고리즘과 기술을 만들어내고, 필요한 기능을 넣어 커스터마이징 하는 등 내 능력을 업그레이드하려면 선형대수적인 지식을 다시 탄탄히 하는 게 참 좋을 거라고 생각한다.

 

그리고 지난 한 학기 동안, 복수전공인 컴공 과목들을 갑작스럽게 와르르 수강하면서 수학에 소홀했다. 게다가 컴퓨터공학의 기초 과목 수강이 좀 부실한 상태에서 그 한 단계 위의 과목을 수강하려니 시간도 꽤 많이 들고, 솔직히 약간 벅찬 느낌을 받았다. 그래서 수학 과목에 애정을 좀 덜 쏟았고 시험 보기에 급급한 공부를 했다. 그러다 보니 흥미도 좀 떨어지고 깊이 있는 공부를 전혀 하지 못했다. 그래서 나의 애증의 수학에 다시 관심을 가지기로 한다... 선형대수야 내 손 잡아!! 

 

 

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2022.01.10 - [데이터분석과 머신러닝] - 머신러닝 입문 | 이진분류해보기 (k-Nearest Neighbors algorithm 사용)