Andrew Ng 코세라 머신러닝 과정을 끝냈다. 개인적으로 강의를 들은 소감을 정리해보자면
잘한 것과 배운 것
- 1년 전부터 생각하던 일을 끝냈다.
- 블랙박스였던 머신 러닝을 대충이라도 이해하게 됐다. 머신러닝 재미있다.
- 더 깊게 들어가면 그냥 수학인 거 같다. 그리고 난 수학을 잘 하지 못한다. ㅠ
잘 못한 것
- 과제 몇개를 제끼고 강의를 계속 들었다. 그러다보니 개념적으로 이해한 부분을 체화하는 시간이 부족했던 것 같다. 빠지기 쉬운 유혹에 빠짐. 인간은 실수를 반복한다 ㅠ
앞으로 할 것과 더 궁금한 점
- 텐서플로우로 뽀까뽀가 해서 뭔가 해보고 싶다.
- 강의를 들으며 크게는 2가지가 의문이었다. 수렴을 하지만, 그게 glboal mininum 이라는 보장이 없고, 왜 global minimum이 아니어도 그렇게 크게 상관없는가?
- 그리고 실제 머신러닝 시스템에서는 어떤 알고리즘과 아키텍처를 쓰길래 실제 결과가 그렇게 잘 나오지?
이 분야를 학문적으로 깊게 팔 거 같진 않다. 내가 관심이 가장 많고, 잘한다고 생각하는 분야는 백엔드/시스템 쪽이라고 보기 때문이다.
하지만 머신러닝 알고리즘 그 자체가 아니라, 그걸 트레이닝하는 시스템을 만들 일은 있을 수도 있지 않을까 하는 생각은 있다.
그럴 기회가 생긴다면 기본적인 머신러닝 지식은 아주 큰 도움이 될 거 같다.