Data Science 이론과 실전

나의 인공지능을 만들기 위한 노력의 일환으로 기계학습 (Machine Learning) 기술 익히기가 있다. 2015년 봄 부터 2016년 겨울까지 약 2년동안 온라인 코스들을 통해 기계학습 기초, 인공신경망, 최신 인공신경망, 이미지 딥러닝, 자연어처리 딥러닝 등을 학습하고 나니 이론적 기초는 많이 다져졌다고 생각이 된다. 그 틈틈에 Theano, Keras, Tensorflow 등의 딥러닝 툴들도 써보기는 했지만 어느 하나 능숙하게 다룰 줄 아는 것이 없었다. 그래서 2017년 1,2월 겨울방학에는 실제로 존재하는 문제를 기계학습을 통해 풀어보는 활동을 해보려고 결심하였다.

다행히 요즈음 딥러닝이 전세계적인 화재가 되고있어서 손쉽게 Data Science실전전 경험을 쌓을 수 있는 방법을 찾을 수 있었다. 바로 Kaggle이라는 곳인데, 각종 기업들이 자신들의 데이터를 공개하고 문제를 제시해서 해결한 사람에게 명예와 상금을 안겨주는 대회들이 개최되고 있다.

보통 사람들이 신년 목표로 어떤 결심을 하지만, 내 생각에 1년은 너무 긴 시간단위인 것 같아서 나는 2017년 1분기 (1, 2, 3월) 목표로 Kaggle 대회를 통한 실전 경험 익히기를 목표로 잡고 진행하려고 한다.

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