start M/L Study

송박사님 소개로 알게된 김성훈 교수님의 [모두를 위한 딥러닝 강좌]를 공부할 예정입니다.

 

Machine/Deep learning에 대하여 총 51강 10~20분 길이로 Youtube에 공유 해주셨습니다.

 

언젠가는 한번 공부 해보고싶었던 M/L D/L을 톺아 보겠습니다.

 

• python (lang)  
  • github에서 가끔 필요한 스크립트를 fork하여 수정하여 사용 해본적 있습니다.
  • 기본 문법이야 대부분 언어와 비슷할것이며(들여쓰기 주의, 세미콜론 없는것 정도가 타이핑을 느리게 하는 주범일듯) 특별한 문법은 구글신이 있으므로 괜찮을 것 같습니다.
  • 예전에 쥬피터노트북을 아주 잠시 사용해본적이 있는데 획기적이라고 생각 했습니다.
  • 구글드라이브의 Colab Notebooks을 사용하면 아주 좋을것 같은데, 이번 study에 적용할수 있을지는 진행하며 찾아볼 예정입니다.
• TensorFlow (lib)
  • 임베디드에 적용된다면 만들고 싶은게 많을것 같아서 오래전에 기본 예제 한두번 돌려본 정도 입니다.
• Linear Regressing
  • 선형회귀 - 예전에 D연구원에서 근무할때 주구장창 들었던 용어.. 그때 모 연구원이 자신있게 해보겠다고 업무를 가져갔다가 한참을 고생하는걸 옆에서 구경만 했습니다.
• Logistic Classification / Regression
  • 로지스틱 회귀분석 이라는 용어도 D연구원에서 근무할때 스터디도 하고 했지만, 그시절엔 내가 뭘 모르는지 몰랐기 때문에 뭔지 몰랐습니다.
• Softmax
• 등등.. (그외 아직 모르는 용어들)

 

EverNote, oneNote 여러가지를 써봤지만 장기적(수년~수십년) 관점에서 활용도가 떨어질듯 합니다..

지난 10년을 보니 블로그는 그나마 한번씩 들어가서 예전 포스팅을 볼수 있었는데,

URL하나로만 접근 하는게 큰 메리트 인것 같습니다.

 

 github.io도 만들어서 몇개 포스팅은 해봣는데, 포스팅 하나 발행하기 까지 너무 많은 작업을 해야 합니다.(다른분들은 안그러실수도..)

 일단 직관적이지가 못하다고 해야하나.. 첨엔 webstorm IDE 를 사용했었고, 이후에는 VSCode를 사용해서 빌드를하고 업로드를 했는데, 예전처럼 매일 개발환경이 다 구축된 컴퓨터에 앉아 있는다면 나쁘지 않겠지만.. 앞으로는 제 환경에서는 힘들어 질것 같습니다.

 몇달만에 포스팅을 하나 하기위해서 git깔고 clone받아서 vscode에서 어디에 posts 폴더가 있는지 찾아가며, 사진을 포함하거나 링크를 포함 하는 방법을 까먹었으면 또 방법을 인터넷에 찾아가며.. 빌드해서 올려야하고...

 github.io 포스팅을 조금 쉽게 해주는 tool이 나온다면 이 블로그를 다 옮겨갈 생각도 있지만.. 무엇보다 hexo나 이런것들을 조금씩 가지고 노는것이 잼있었습니다.

 

어쨋든 ML 공부를 시작 합니다.