MOOC 머신러닝 과정을 다 마친 초보자는 어떤 일을 할 수 있을까요? (번역)

원문 출처:

Quora, https://www.quora.com/How-can-beginners-in-machine-learning-who-have-finished-their-MOOCs-in-machine-learning-and-deep-learning-take-it-to-the-next-level-and-get-to-the-point-of-being-able-to-read-research-papers-productively-contribute-in-an-industry/answer/Andrew-Ng?ch=10&share=c26bd326&srid=khZiW

번역자 n 마디: 스튜디오에 계신 분께서 좋은 글을 가져오셔서 공유합니다. Andrew Ng이 Quora에 직접 단 답변이 신기하기도 하고, 이 내용에 대하여 많은 분들이 궁금해하시지 않을까 + 제가 궁금하기 때문에 퍼 왔습니다.


Q:

저는 머신러닝 초심자입니다. MOOCs도 다 봤고, 다음 단계로 가고 싶어요. 근데 무엇을 읽거나 생산해서 실력을 늘려야 할지 감이 잘 오지 않네요. 어떻게 해야 할까요?

A:

우선 강좌를 들으셨다니 좋네요! 강좌는 학습을 위해 연구를 재가공 한 것이기 때문에 학습에 매우 효율적입니다. 머신러닝 MOOC이 끝나셨다면 다음과 같은 스탭으로 딥러닝-머신러닝 공부를 하는 방법이 있을거예요.

  1. 트위터에서 머신러닝 인싸들을 팔로우하세요. 그리고 그들이 무엇을 연구하는지 논문/블로그/다른 매체들을 관찰하시고요. 그들은 여러분과 마찬가지로 다른 이들의 논문/블로그/매체를 읽는 것을 좋아한답니다(참고: 머신러닝 인싸들의 트위터 계정).
  2. 머신러닝 인싸들의 결과물을 구현해보세요. 이 방법은 효과적임에도 불구하고 머신러닝을 잘 하는데 과소평가된 방법입니다. 제가 다수의 스탠포드 박사 학위자들을 관찰하고, 그들이 훌륭한 연구자로 성장하는 과정을 지켜본 바, 유명인의 연구 결과를 구현(또는 필사(replicating))하는 것은 당신이 최신의 연구 결과를 파악하는 최고의 방법임을 자부합니다. 많은 사람들이 너무나 빨리 새로운 것을 개발하고 싶어해요. 물론 이것들은 할만한 가치가 있죠. 그러나 최선의 방법은 천천히 배우고, 당신의 지식 기반을 공고히 하는 것이라고 생각해요
  3. 당신이 충분한 수의 논문/블로그/매체를 읽었다고 해보죠. 그 다음 그들의 결과를 충분히 복제했다고 할게요. 그 다음은 자연적으로 당신의 아이디어나 의견이 생길겁니다. 이때 당신이 새로운 걸 만들었다면 이것을 논문에 개제하거나 블로그에 올리거나, 오픈소스화하고 공유하세요. 그리고 더욱 많은 피드백을 들으세요. 이것이 당신의 학습 수준을 더욱 빨리 높여줄 것입니다.
  4. 활발한 연구가 발생하는 다른 연구진을 찾아 참여하세요. 온라인 대회나 밋업에 나가세요, 좋은 AI/ML/Vision/NLP/Speech 컨퍼런스 영상을 보세요. ICML, NIPS, ICLR 같은 좋은 학회의 것으로요.
  5. 친구들을 사귀세요. 혼자서 많은 진도를 나갈 수도 있겠습니다만, 친구와 함께 연구를 하게 되면 당신의 아이디어를 한 차원 더 높게 발전시킬 수 있을 거예요. 만약 AI 전문가(교수진 같은)들과 접촉할 기회가 있다면, 그들과도 말을 나눠보세요. 저는 가끔 엄청난 아이디어를 5분의 대화를 통해 얻곤 합니다. 제 대화 친구들은 힌튼(Geoff Hinton), 벤지오(Yoshua Bengio), 르쿤(Yann LeCun)입니다. 저희 스탠포드 박사과정 학생들과의 대화를 통해서도 그렇습니다.
  6. 친구를 사귀고 토론하는 것도 충분히 좋은 일입니다만, 가끔 당신의 아이디어에 동의하지 않을 때도 있을겁니다. 이때 당신은 당신의 이론을 구현하고, 무엇이 나오는지 정진해야 할 때가 있을거예요. 이 내용에 관해서는 힌튼이 “Heroes of Deep Learning”이라는 인터뷰에서 언급한 바도 있어요.

제가 아는 모든 세계적 수준의 머신러닝 연구가들은 매우 많은 시간을 알고리즘을 구현하는데 사용하고, 하이퍼 파라메터를 튜닝하는데 사용하고, 논문을 읽고, 그들이 하는 일이 무엇인지, 무엇이 작동하지 않는지 고민하는데 사용해요. 저 또한 이것이 연구가로서 사는데 하나의 재미라고 생각하고요. 질문 주신 분 께서도 꼭 그러셨으면 좋겠습니다.

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