드디어 대학원 첫 학기가 무사히 끝났다.
사실 정확하게 마지막 팀프로젝트 발표까지 끝난건 6월 24일이었지만...
게으름좀 피우다가
성적 나오고, 기말 기간에 못들었던 강의까지 마저 듣고 하니 진짜 끝났다.
그래서 복습(?) 겸 내가 듣고 공부한 부분들에 대해 정리를 해보고자 한다.
먼저 첫번째는 수학 (영어로 mathmatics.. 그 수학 맞다)
머신러닝을 좀 프로페셔널하게 하고싶었는데 그러려면 수학이 필수처럼 보였어서 많은 고민을 하다 인공지능을 위한 수학이란 과목을 듣게 되었다..
결과적으로 정~말 어려웠다!
그래도 다른 과목들에 계속 이 수학적 지식이 배경으로 나오는 걸로 봐선, 확실히 수학을 알아놓으면 앞으로 데이터 분석을 하는데 유용할 것이라는 생각은 1학기 내내 한 것 같다.
각설하고,
수학
- Linear Algebra
한국어로 선형대수학. 인공지능, 데이터 분석을 한다면 아주 기초 중의 기초 부분이라 할 수 있다.
새로 배운 개념을 좀 적어보자면,
Vector, transpose matrix, Scalar(lamda, 𝛌), 가우스 소거법,
Row-Echelon Form, pivots, Vecotr Space, Vector subspace...
끝도 없는 듯하다
(나중에 따로 수학 정리 포스팅 영역을 만들어야 할듯...)
통계 분석
R 기반으로 기초적인 통계 기반 데이터를 분석하는 클래스였는데 개인적으로 R이 이렇게 유용한 툴인줄 깨닫게 되어서 좋았다.
확실히 통계 분석은 파이썬보다 R이 더 유용한 느낌도 들고
그런데 통계 분석 자체가 어렵다 보니 기초 내용을 더 공부해야 할 것 같다.
회귀분석, 상관분석, t-검정, 표준편차, 분산 등 정확하게 알고 활용하면 실무에서도 가장 많이 쓰이는 영역 중 하나가 아닐까라는 생각
파이썬
할말하않...
사실 강의 시간에 받은 실습 자료는 나는 맘에 들었다. 다만 수업 퀄리티가....
탐색적데이터분석(EDA), feature engineering 등 배운게 있지만 배운게 없는 것 같은 이느낌
파이썬으로 데이터 분석을 해보는게 이번 여름방학 목표다!
초짜인 내게 numpy와 pandas, jupyter notebook도 어리벙벙하게 쓰던 내겐 그래도 남은 것들이 있는 수업 나름...
머신러닝
청강으로 들었으나, 가장 기억에 많이 남는다.. 교수님 짱!
정말 머신러닝의 기초부터 심화까지 한번에 훑는 기분
선형대수학으로 시작했으나 GAN으로 끝나는 어마어마한 수업이었다.
딥페이크를 알고 있었는데, GAN으로 만들어진 것이라니 그 개념을 이해하니 신기할 따름
다층 퍼셉트론, 시그모이드함수 등 다시 공부해야 할 것이 많다 ㅜㅜ
여하튼 기초 수학부터 GAN까지... 정말 이론과 기초에 관해 많이 배웠다.
확실히 모든 과목에서 조금 깊게 들어가면 수학이 필수인듯하다. 하다 못해 파이썬 조차도 마지막엔 Regression과 model training이 나오며 수학적 지식이 요구 되었다.
특히 cross-validation은 수학 과목 마지막 부분과도 겹쳐 수학의 중요성을 실감한...
.
여름방학에는 파이썬 공부를 해보려고한다.. 기초 문법은 알지만 데이터 분석을 위해 좀 더 깊게 하는, 새로 공부해야 하는 이 기분;;
앞으로 시리즈를 만들어야 할 것
- 수학 개념
- 파이썬 분석
- 통계 분석 (놓치고 싶지 않다)
- 그 외 관심 있거나 공부하고 싶은 부분들
할 게 너무나 많은 첫 여름방학이다....!
