건빵의 블로그

Statistical Learning은 통계적인 모델을 이용하여 데이터를 학습시키고,, 어떠한 결과를 얻어내는 방법을 말한다. 이 책을 통해 알아야 할 것은 1) 언제, 왜 각각의 모델을 사용해야 하는가 2) 어떻게 각 모델-알고리즘이 동작하는가? 3) 어떻게 성능을 평가하는가. 크게 이 세 가지로 나눌 수 있다. 이 세상에 수많은 학습 모델들이 있지만 우리가 데이터 분석 시 실제로 그것들을 구현하지는 않는다. 이미 똑똑하신 많은 연구자들이 언어별로 알고리즘을 구현해 두었고 우리는 사용하기만 하면 된다. 하지만 각각의 모델을 언제 사용하고, 결과를 어떻게 해석해야 하는지는 알아야 적절히 사용할 수 있을 것이다. 데이터를 통해 학습시키는 변수는 X라 표시하고 predictor, 또는 regressors, ..

Introduction to Statistical Learning 이라고, 머신 러닝에서의 기본적인 개념들에 대해 이야기하는 입문서와 같은 책이 있다. 하드카피는 돈 받고 팔지만, 책은 online에서 pdf로 오픈이다! (물론 엄밀히 말하면 Statistical Learning의 입문이다. Machine Learning과의 자세한 차이는 이후 포스트에 나올 것이다)다운 받으러 가기 얼마전에 책을 한 번 보고 너무 많이 배워서, 또 정리할 겸 봐야겠다고 생각하고 있었는데 마침 Stanford 에서 제공하는 온라인 강좌에 해당 교재를 가지고 진행하는 강좌가 떠서, 듣게 되었다. 앞으로 강좌를 들으며 챕터별로 간단히 정리해서 포스트 할 예정인데 혹시 포스트가 중간에 끊어질 경우 이어서 올려달라고 압박을 넣어..

카타르에서 인턴하던 시절 열심히 블로그 쓰던게 엊그제 같은데 어느새 2015년이 지나고, 논문쓴다고 어리벙벙 하다보니 어느새 또 한달이 지나가고 있다. 심지어 내 계정은 휴면계정 처리가 되어있었다;; 최근에 글을 열심히 써야겠다고 결심하게 되었다.탁피디의 여행수다 탁재형PD님이 학교에 와서 여행에 관한 특강을 하셨는데, 어느 분야에 있던 대중들과 소통하는 통로를 만드는 것이 큰 도움이 될거라고 하셨다. 자기도 다른 피디들과 다르게 대중과 가까웠던 것이 자신을 다르게 만들었던 것 같았고, 지금도 방송이 아닌 다른 길을 가게 하는데에도 큰 도움이 되었던 것 같다고. 나도 예전보다 글을 열심히 써보려고 한다. 고인 물은 썩을 것이고, 세상으로 나가지 않는 지식은, 연구를 위한 연구는 의미가 없을테니..