회고
오늘은 풀잎스쿨 내용이 기억에 많이 남는 날인것 같다.
딥러닝을 처음 공부했을때, 활성화 함수는 왜 쓰지? 왜 저 종류의 함수를 쓰지? 왜 층을 여러개 해야하지? 라는 의문을 굉장히 많이 가졌었는데, 책에서는 나오지 않는 깊은 이야기를 오늘 풀잎스쿨에서 많이 이야기할 수 있었던것 같다.
사실 작년에 통계과목을 수강한적이 있어서 베르누이, 가우시안 내용을 토대로 분류와 회귀에 대해서 말씀드리려고 했는데 막상 설명을 해봐야겠다고 생각하니까 나조차 헷갈리는 개념이 너무 많았던것 같다. 월요일까지 더 준비해야겠다.
머신러닝 라이브러리를 통해서 코드가 나왔을때는 그냥 정확도가 90이 넘네? 올바른 분류네? 라고 생각했었는데, 깊이 공부할수록 통계에 대한 이해가 정말 중요한것 같다. 우리가 데이터를 받았을때 데이터의 분포가 어떤지, 이 데이터에는 어떤 모델을 써야할지 좀 더 통계적 사실을 기반으로 깊게 공부해봐야겠다.
