모델 해석의 중요성 같은 것들은 내가 꾸준히 어필해왔던 것이다.
내가 혼자서만 말하는 동안에는 "머신러닝, 딥러닝은 어쩔 수 없이 그런 방법이다", "이걸 알고 하는 이야기냐?" "내가 그런걸 알아야 하느냐?" 하는 소리나 들어왔지만, 결국은 IEEE같은 곳에서 다 이야기를 해주는구나 싶다. 그러니 그냥 자신감을 갖고 계속 공부를 해나가면 되지 않을까 싶다.
'다이어리 > 다이어리' 카테고리의 다른 글
아까 내가 썼던, output vector 어쩌고 했던 것이, 사실 내가 평상시에 non-parametric한 방법으로 분석해야한다고 했던 내 의견과는 조금 충돌되는 면이 있는 것 같다. (0) | 2017.01.02 |
---|---|
내가 딥러닝 분야 논문을 굳이 쫒아다니며 읽지는 않기 때문에, 이미 기존 연구가 있는지 없는지는 잘 모르지만, (0) | 2017.01.02 |
"내성적인 아이들이 논리적인 사고를 하는 경향을 보이고 외향적인 아이는 기하를 아주 잘한다. 아무래도 성격에 따라 잘 하는 분야가 나뉘는 것 같다." (0) | 2017.01.02 |
새벽 동안에, 분포가 다른 것들 끼리의 Neural Network Mixture Model을 만들어보려 씨름을 했는데, 하다하다 보니 그냥 Generalized Mixture Model이 만들어졌다 (0) | 2017.01.02 |
"당신이 모른다고 내가 모르라는 법은 없죠"라고 할 걸 그랬다는 생각이 계속 든다. (0) | 2017.01.02 |
헉?! (0) | 2017.01.02 |
요즘은 공부를 해서 머릿속에 무언가를 채워가기보다는, 아는걸 자꾸 소모하기만 하는 느낌이 들어서 기분이 그다지 좋지 않다. (0) | 2017.01.02 |
통계분석을 할 때 계속 의심을 해야하는 이유는 (0) | 2017.01.02 |
"품종"이라는건 사실 없다고 한다. (0) | 2017.01.02 |
머신러닝은 confirmative한 분석을 하기 어려운 데이터를 분석할 수 있게 길을 열어준 선물이 아닐까 한다. (0) | 2017.01.02 |