꼬리무는 공부 | From Deep Learning to Stanford CS109

Deep Learning 책을 읽기 시작했다.

영어 전공책을 읽다보면 지루하기도 하고 수학이나 영어 때문에 읽기 진도가 더딘데, 그러면 어김없이 아마존에 방문해서 이 책에 대한 연관 책을 검색한다. 안다, 이래서 공부가 잘 안된다는 것을..

오늘 보니 "The Hundred-Page Machine Learning Book" 책이 나왔다. 리뷰가 좋고. 저자가 내용을 공개했기에 읽어보니 정말 concise, self-contained하게 정리를 잘 해 두었다. 그래서 냉큼 그 책을 읽기 시작했는데...

중간에 Maximum A Priori 설명하는데 또 이해가 안되더라. 수학은 영원한 문제야.. 그래서 확률 통계책 뒤적이고 인터넷 찾아보다가 스탠포드 cs109 Probability for Computer Scientist 강의 자료를 보았다. 너무 어렵지 않고 간결하고 유머있고.

그래서 cs109를 보기 시작했다.

매번 이런식이다. 머신 러닝을 보기로 한 지 이년이 넘었는데 아직 갈피를 못 잡고 있는 것이 이래서일까?

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Yesterday I grabbed the "Deep Learning" book by Ian Goodfellow.
Today morning I visited "The Hundred-Page Machine Learning Book" and started reading.
I spent this afternoon reading stanford cs109 probability powerpoint handout.
Is all these necessary steps to make deep learning as my toolkit? I think so. I hope so.

CS109 course material is great. Stanford and CMU has very good course.

Next year I'll build an deep learning mobile app.