jinny-log4 240915_머신러닝에서 딥러닝으로 올라가는 언덕에서 (2) 딥러닝 프레임워크로 처음 파이토치를 접했는데, 확실히 파이토치보다는 케라스가 초보자도 구축하기 쉬운것 같다. 물론 반대로 말하면 keras는 pytorch 대비 디테일하게 하이퍼파라미터를 조정하거나 세분화된 설계가 어렵다는 것인데, 간단하게 모델을 돌려보고 싶다면 우선 keras를 먼저 친숙하게 익히고 그 다음에 pytorch를 공부해서 모델의 디테일한 설계를 다루는 것도 좋은 학습방법 같다. 아래는 챗gpt를 통해 주요 딥러닝프레임워크를 요약 정리한 내용이다. 2024. 9. 15. 20240913_머신러닝에서 딥러닝으로 올라가는 언덕에서... 머신러닝 모델은 코드를 보면 이해가 가고, 설계 방향과 구조가 명확하게 보이는데 딥러닝 기반의 모델 설계는 계속해서 감이 안잡힌다. 큰 framework는 이해했지만, 실제 실무 데이터에 어떻게 적용해야할지 굉장히? 막막한 부분이 있다. 이말은 기본 개념이 탄탄하지 않다는건데, 밑빠진 독에 물붓기처럼 계속해서 기본 개념을 학습하고 있지만 예시 데이터를 보고 따라해서 쓰는거랑 당장 실무 데이터를 기반으로 내가 직접 설계해야하는 것에는 큰 갭이 있는 것 같다. 머신러닝에서 딥러닝으로 올라가는 그 언덕에서 해답을 찾길 바라며... 오늘도 공부하기 2024. 9. 13. 20240723_갑데싸 조직개편과 함께 포지션 변경의 기회를 잡아 데이터사이언티스트로 직무로 커리어를 바꾸기로 했다.이제는 더이상 미룰 수 없는 코딩공부. 매일 매일 개발언어/통계/AI를 공부하고 그 히스토리를 남기고자 한다. 한편으로는 사회에서 n년동안 많은 고생을 하면서 기회를 갖게된 것도, 또 더 공부하고 싶은 분야가 특별히 생긴 것도 감사한 것 같다. 대학생때는 빨리 졸업하고 취업만 하고 싶었는데 훗날 내가 공부하고 싶은 분야가 생겼다니 참으로 세상일은 알다가도 모르는 것 같다. 또한 어렸을때는 공부를 매우 싫어하는 줄 알았는데 회사와서 되려 내가 워라밸을 즐기는 것보다 배우고 성장하는데 더 큰 만족감을 느끼는 사람인걸 30대 되어서 깨달았다. 규모있는 기업일수록 잦은보고가 일상인데, 정말 보고자체가 일이 되어버려서 .. 2024. 7. 23. 20231213_Hello DX, Hello jinny 직장생활 만 5년차를 넘어가며..'어떤 커리어를 쌓고 싶은가?' 질문에 대한 나의 대답을 생각해보면, 결론은 어떠한 회사 또는 도메인, 역량에 국한되어 있지는 않았다. (1) 문제의 본질을 이해하고 (pain-point) (2) 해결할 수 있는 방법을 모색하며 (3) 협업을 통해 프로젝트를 완성하는 전 과정에 기여하는 사람이 되고 싶었다. 이 중 (1) 문제의 본질을 이해하고, (2) 해결방법을 모색하는 수단으로써, 데이터를 이해하고 분석하며 모델을 개발하는 역량은 기본이라 생각되었고 통계학부생으로 한때는 익숙했지만 익숙한듯 익숙하지 않은 익숙한 데이터/통계/AI 공부를 다시 시작하기로 했다. 🌝🌝 24년도에는 지금보다 더 지혜롭고 현명하며 '배움'을 가까이하는 한 해가 되었으면 좋겠다. 2023. 12. 13. 이전 1 다음
