from Karte,

* 포스팅을 발견하신 분들께: 딥러닝의 기반이 되는 내용을 다시 되짚어 보기 위해 작성한 간단한 메모 형식의 포스팅인 점 유의하시기 바랍니다. * 내용 상 오류를 발견하신다면 댓글로 알려주세요. 바로 수정하겠습니다. 드디어 정형 데이터가 아닌, 자연어 및 이미지 데이터를 다루기 위한 첫 발을 떼려고 한다. 현재 수준은 tensorflow 를 이용하여 매우 간단한 회귀/분류 코드를 작성할 수 있는 수준이라 앞으로 갈 길이 멀다. 그래서 먼 길을 떠나기 전에 먼저 딥러닝을 바라보는 관점을 단단히 잡기 위해 간단하게 메모를 작성했다. 딥러닝 = 인간의 신경망을 모방한 최신의 모델링 기법? 부끄럽지만 데이터 사이언스고 딥러닝이고 전혀 몰랐던 시절 나도 이렇게 생각했었다. 용어가 fancy 해보여서 딥러닝하면 무..

그동안 계속 정형 데이터 분석에 쪽에 중심을 두고 (사실 정형 데이터만 보았다고 해도 과언이 아니다..) 공부를 해왔다. 정형 데이터만 봐도 공부할 거리는 넘쳤고 충분히 재밌었다...! 이미지 데이터, 자연어 (영어) 데이터도 다뤄 본 적은 있지만 정말 빙산의 일각에 붙은 먼지 한 톨을 한쪽 눈 감고 본 정도이기도 했고 말이다. 그런데 최근 데이터 분석 국비 지원 교육을 수강하면서 여러 프로젝트를 보고 직접 주제 구상도 하면서 이미지/텍스트 데이터를 '제대로' 다룰 수 있게 된다면 정형 데이터와 시너지 효과를 일으키게 할 수 있겠다는 걸 깨달았다. 그리고 개인적으로 도전해보고 싶은, 이미지 데이터를 활용해야 하는 프로젝트가 생겨서 비정형 데이터를 다루기에 용이한 도구인 딥러닝에 대해 공부를 해야겠다는 생..