요즘 Teaching Fellow로서 짧은 기초통계학 수업을 진행하는데 꿀잼이다.
정말 기초적인 내용이어서, 내가 막 칠판에 휘갈기면서 그냥 이건 이렇고 이건 이렇다 하면서 혼자 나르시시즘에 빠져있다가 잠깐 학생들 표정을 쳐다보면
재밌어 하는 아이도 있고, 좀전에 떠들던 아이가 진지한 표정이 되어있기도 하고 뭐 그렇다.
나 어렸을 때는 고작 이런 내용에도 멘붕이었는데 하는 생각이 나서 귀엽기도 하고, 잘 들어줘서 고맙기도 하다.
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물론 학부 1학년을 대상으로 하는, 정말 기초적인 내용을 진행한 거기 때문에, 내가 이걸 너무 재밌어하면, 내 지식이 이 안에 머무르게 되지는 않을까 하는 염려는 된다.
수요일날 유종의 미를 거두고 잘 끝내면 된다.

Synthetic Data를 사용해야하는 이유에 대한 설득은 이제 지겨울테고, 어느정도는 받아들여지고 있기도 한 것 같으니
이제부터는 확률적 오차항을 왜, 어떻게 붙여야하는지를 어필해 나가야겠다.
#딥러닝에아무데이터나때려넣는모습도본격적으로혼나야한다

수리적인 모형으로 때려박든, 탐색적 방법으로 때려박든, 딥러닝으로 때려박든,
데이터의 분석 가능성이 높아진다는건 좋은 현상인 것 같다.
그리고 이왕이면 나는 그 많은 방법 중에 맞는 방법을 선택하는 사람이었으면 좋겠다.

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