베이지언 (2) 썸네일형 리스트형 비공식 베이지언 딥러닝 체계 **Unofficial** 이직 후로 아직 업무를 본격 시작하기 전이어서 몇 가지 공부하고 있다. 산학 과제 때문에 Bayesian Deep Learning (BDL)을 좀 공부했는데, 카카오에 있을 때부터 이걸 계속 뒤로 미룬 이유를 알 것 같다. 나는 기본적으로 Frequentist여서 Bayesian의 방식을 받아들이기가 너무 어렵다. 여러 강의 자료와 많은 논문을 읽으면서 나름 가장 기초적인 걸 깨우친 듯해서 정리하려 한다. 좀 이상한 점은 BDL이 꽤 많이 연구됐는데, 이를 다룬 Survey 논문을 찾기가 어렵다는 거다. 2~3편이 있긴 한데 분야의 폭과 깊이에 비해서 많이 부족하다. 보통 새로운 분야를 시작할 때 일단 여러 서베이 논문을 읽으면서 그 분야의 전체를 일단 조망하고 필요한 세부 기술을 익히는 방법을 주로 사.. 슈퍼클런처 Super Crunchers, by Ian Ayres 3.5 / 5 데이터마이닝/데이터분석및적용의 인트로덕션으로는 좋으나 내 기대는 완전히 충족시키지 못했다. 슈퍼크런처 카테고리 경제/경영 지은이 이언 에어즈 (북하우스, 2009년) 상세보기 책에 대해서... 한마디로 표현해서 무조건 전문가의 (오류를 내포한) 직관에만 의존하지 말고, 데이터에서 밝혀진 검증된 결과도 함께 활용하라 정도로 요약할 수 있을 듯하다. 수학이나 데이터 분석에 별관심이 없었거나 비전공자라면 이런 방법이 있구나라고 생각할 수 있겠지만, 사실 책에서 말하는 것은 회귀분석, DOE (Design of Experiments 또는 Experimental Design) 중에서 Random Sample, 좀더 나아가서 신경망 Neural Network, 평균과 표준편차, 그리고 베이지언 확률 .. 이전 1 다음
