패스트캠퍼스 챌린지 26일차

 

환급 챌린지가 끝나기까지 얼마 남지 않았다. 오늘은 그간 들었던 것들과 개인 공부를 통해 어떤 진척이 있었는지 검토해보고자 한다.

확실한 건 이것을 처음 시작할 때보다는 내 지식이 많이 쌓였다는 것이다. 나름 배웠다고 생각했지만 mnist를 실습할 때 벽을 느꼈던 것 같다. 에러가 나면 그것을 해결하려다 시간이 가는 경우가 대부분이였고, 결국 해결하지 못해 이곳저곳 주제를 바꿔가며 들었던 것 같다. 결핍은 나아가는 데 강력한 동기부여가 된다. 내 부족한 실력을 메꾸기 위해 "케라스 창시자에게 배우는 딥러닝"을 완독했고, 비로소 모델을 왜 쌓는지 전체적인 구조를 알게 된 것 같다.

그럼에도 딥러닝은 분명 알아야 할 게 많은 분야이다. 한 달만에 완성한다는 것은 불가능하고, 이 분야를 공부하려면 정말 체계적으로 해야 된다는 것을 깨달았다. 원리가 중요하다는 것도 말이다. 이것이 끝나더라도 딥하게 공부해야 한다.

하지만 강의를 들으며 코드를 그냥 따라 쓴다 하더라도 그것은 분명 도움이 되었다. 이 강의는 하나의 주제 안에 많은 문제로 나누어서 설명한다. 그래서 지금은 그냥 빠르게 모든 강의를 돌리고 나서 다시 한번 강의를 본다면 더 좋지 않을까 싶다. 다른 강의보다는 개념위주가 아닌 실습 위주이기 때문이다. 

 

막힐 수록, 어려워질수록 기초로 회귀해서 다시 보고 있다. "핸즈온 머신러닝" 책을 보는 것도 좋은 방법인 것 같다. 

 

 

 

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본 포스팅은 패스트캠퍼스 환급 챌린지 참여를 위해 작성되었습니다.

 

패스트캠퍼스 링크 : https://bit.ly/3FVdhDa