[라이트 딥러닝] 0. Intro

제 블로그에서 왠지는 모르겠지만 꾸준히 사랑받아온 라이트 머신러닝 시리즈를 쓴지도 벌써 3년 반이 지났습니다. 처음 이 시리즈를 쓸 때 저는 이제 막 컴퓨터공학 1학년 과정을 마친 학생이었고, 자료구조며 알고리즘도 모르는 주주주주주니어 개발자 시절이었습니다. 때문에 제가 봐도 ‘아, 이 녀석이 이해를 못하고 썼구나….’ 하는 부분들이 분명 존재합니다.

유물이다. 조만간 예쁘게 만들어오겠습니다.

3년 반이 지났고, 저는 8개월 전에 학사 졸업을 했으며, 머신러닝 엔지니어 겸 이것저것 개발자로 경험을 쌓은지도 1년이 조금 넘었습니다. 사실 아직도 아는 게 많다고 느껴지지는 않습니다만, 저때의 저보다는 뭐가 되었든 나은 것도 사실입니다. 이제 한 주주니어 개발자쯤은 됐겠죠?

그리고 당시의 녀석은 몰랐겠지만 내년 후기 대학원 지원을 염두에 두고 있는 만큼 스스로 통계, 미적분, 선형대수, 그리고 딥러닝 알고리즘들에 대한 지식을 재점검하고 공부해야할 필요를 느끼고 있습니다.

곰곰히 생각해봤더니 저는 알고리즘을 가져다 쓸 줄만 알고 왜 잘되고 안되는지에 대한 이해도가 부족한 것 같다고 느꼈습니다. 사실 이 부분이 대학원 진학을 결심한 큰 이유이기도 합니다. 물론 기초공부는 당연히 혼자해야하지만 대학원에서 연구를 하다보면 제가 근본적으로 갈증을 느꼈던 원론적인 이야기들을 공부할 수 있을 것 같습니다.

아닌가요? 아니어도 아직은 진학 전이고 마음은 정했으니 제 낭만을 지켜주십시오 선배님들 ㅎ.

아무튼, <라이트 머신러닝> 카테고리에서는 이전에 작성했던 라이트 머신러닝 글들을 리마스터 하면서 내용을 더해볼 생각입니다. 몰랐는데 그 3년 사이에 제가 보고 공부했던 책이 단판되었더군요. 그러나 인터넷, 정보의 대홍수 시대입니다. 

CS231n, full stack deep learning 2021 spring, andrew ng 교수님의 강의 등을 포함해서 여러 온라인 자료를 기반으로 구성해보도록 하겠습니다.

수학적인 공부들은 ML / Data 카테고리 하위에 새 제목을 들고 오도록 하겠습니다. 알고리즘도요! 논문 구현도요!

그럼 잘 부탁드립니다.