Deep learning...

비록 많이 늦긴 했지만 시대에 덜 뒤떨어지기 위해 딥러닝을 배우기로 했다. 옛날과 달리 지금은 좋은 교재들을 인터넷으로 무료로 풀고 있고 유튜브에 각종 강좌들이 올라오고 있어서 영어만 잘하면 전혀 불편할 게 없다.

책 두권을 보기로 했는데, 하루에 chapter 1개씩만 봐도 8월이 다 지나버릴 지경이다. 6월에 휴가 갔던 이들이 다들 돌아오고 날이 몹시 더운 8월에도 덥고 (시차로) 졸려서 헤롱헤롱 할텐데 그동안 때늦은 딥러닝 공부를 매일 같이 할 생각이다.

이미 오래전에 다 배워뒀던 것들이라 특별히 내용이 어려울 건 없지만 몇 가지는 좀 생각보다 많이 아쉽다.

• 많은 용어가 생겨났고 그들 용어들이 업계 표준 트랜드를 반영하는 것도 있고 딱히 별다른 의미가 없는 것도 있어서 감이 잘 오지 않는다.
• 내가 업계 사람이 아니다보니 어떤 토픽이 중요하고 어떤 토픽이 의미가 없는지 분간이 잘 안된다.
• 수식으로 뭔가를 유도해서 끝장을 보거나 문제를 낱낱이 분석해서 깨끗한 답을 얻어내는 내 분야의 스타일과 다르게 요즘의 텍스트북은 뭐랄까 새로운 개념과 예제를 보여주는 것으로 끝이 나서 답답하다. 물론 이쪽 분야의 스타일이 이렇다는 것은 능히 알고 있지만, 뭘 하든 그냥 내내 구름이 잔뜩 끼어있는 그런 기분이다.
• 백지 상태에서 시작하는 게 아니다보니 모든 챕터의 내용이 새롭게 와닿는다기 보단 과거의 배웠던 내용과 오버랩이 되면서 집중이 잘 되질 않는다.
• 대부분의 토픽은 python module을 이용하는 것이다보니 모든 내용을 다 섭렵했다고 하더라도 그 이후에 더 낮은 레벨로 내려서 살펴보는 일을 해야한다.

일단 시작해서 하나하나 해결해 나가야지 뭐가 있으니 안되고 뭐가 없어서 나쁘고 불평하며 찬밥 더운밥 가릴 때가 아니다.