머신러닝 모델 학습시키기전에 마인드부터 어떻게 해야할지?

“Train Your Mind Before Training the Machine” by Ravi chandra

 

https://link.medium.com/MpIo3skaMW

“Train Your Mind Before Training the Machine”

 It was all madness of going through ML courses, Google/Youtube, slithering through bulky statistics and math books, biting hard nuts of differential calculus and logarithms, working through Python and code libraries,…uff, after all this, the question is will the adventure like this make someone an ML expert?

 

진정한 ML 분석가는 데이터 정글에 숨어있는 정보를 탐지하는 능력이 중요하며, 이것을 실생활에 가치를 창출하기 위해 그 지능을 적용하는 법을 아는 사람이라고 합니다. 

이러한 사고를 가지고 훈련을 해야 진정한 전문가가 될 수 있다고 주장합니다.

그러면 어떻게 훈련을 해야 할까요?

 

창조적이어야 할까요? 아니면 혁신적? 의심을 많이 하는 게 좋을까요? 

물론 앞에 말한 것들이 도움이 될 수는 있지만 이런 것보다는 다른 차원이라고 합니다.

우리는 일반적으로 이거 아니면 저거인 이분법적인 사고를 갇혀서 살고 있고 그것을 이용해서 문제를 푼다고 합니다.

 

코딩을 해보시면 알겠지만, IF를 안 쓰고 코딩하기는.... 너무 어렵습니다. ㅠㅠ

 

반면에 머신러닝은 인간의 논리를 무시합니다.  만약 이러한 로직을 알면 배울 필요가 없다고 합니다.

어떻게 이런 짐승 같은 기계를 이길 수 있을까요? 

 

이러한 짐승을 이기기 위해 몇 가지를 소개합니다.

 

Focus on Problem Framing

Problem Framing는 어떠한 머신 러닝에서  중요한 단계라고 합니다. 

Problem framing is the process of describing and interpreting a problem to arrive at a problem statement

A problem statement is a clear description of a problem that you're trying to solve. 

 

 

만약 이것을 잘 정의하면 일단 50%는 진행했다고도 볼 수 있습니다. 

https://developers.google.com/machine-learning/crash-course/ 

머신러닝 단기집중과정  |  Google Developers

저 사이트에서 그러한 점을 강조한다고 합니다 음...  강의 팔이였나....

 

 

Zero Code Principle

Whenever you start on a new technology project, try to figure out if you can achieve the project without writing a single code.

하지만 대부분의 경우 불가능하거나 도전적인 것처럼 보일 수도 있습니다.

힘든 순간을 내면 즐거운 놀라움으로 끝날 수도 있습니다.

궁극적인 목적의 필요사항을 이해하려고 노력해야 하고 면밀하게 살피라고 조언합니다.

일단 저도 일단 주변 자료 검색이나 코드부터 찾아보는데, 이것은 제가 봐도 문제인 것 같습니다.

좀 더 문제에 대해서 사고를 하고 궁극적인 목적에 대해 이해를 해야 결국 방향성을 잃지 않고 잘하게 되는데,

마음이 급하고 그러한 사고를 하는 게 어려워서 손이 먼저 나가는 것 같습니다 으음...

 

Don't Be Old Wine in a New Bottle

 

이것이 의미하는 바는 만약 나의 현재 설루션이 10년 전 기술을 사용하면 이것은 구닥다리 해결법이라는 겁니다. 

최신 기술에 대해서 항상 관심을 가지라고 합니다. 

그래서 다양한 것을 배우고 연결하는 것을 알게 됨으로써 지식의 한계도 벗어나고 더 성장할 수 있게 된다고 합니다.

전 이 사이트를 추천합니다!!

https://paperswithcode.com/search?q=Augmentation+for+small+object+detection

Papers With Code : Search for Augmentation for small object detection

Dump the Pride of the Past

Be brave, try to dump off those items that you feel have already disappeared or going to disappear soon

 

 

 

으음 다 먼가 복붙 해서 해봤지만, 퀵하게 봤는데요.

 

으음 먼가 맞는 말을 한다는 그런 느낌? 알고는 있지만, 하기는 어려운... 그만큼 중요한 거겠죠?