머신러닝을 공부해보니 선행지식이 상상을 초월할 정도로 많다는걸 절감한다.
급기야 오늘은 과연 내가 일할 수 있는 나이 안에 머신러닝을 제대로 이해해서 활용하는게 가능한건가 싶은 생각까지 들었다.
나는 머신러닝을 공부하기 위해 유다시티에서 기술통계학 기초(Descriptive Statistics), 추론통계학 기초(Inferrential Statistics) 과목을 공부했고, 머신러닝의 선행과목인 선형대수를 공부하기 위해 선형대수의 선수과목인 대수학을 칸아카데미에서 공부하고, 완벽한 수포자였던 나는 대수학을 공부하기 위해 중1수학부터 공부해야만 했다.
코세라에서 데이터사이언스 기초, 데이터 표현 과정을 수료하였다. 이 과정에서 파이썬을 공부하게되었는데 이 과정은 아주 흥미롭고 재미있어서 과정이라기보단 여정 같은 느낌이였다.
99%의 강의가 영어밖에 없다보니 (가뭄에 콩나듯 한글자막이 있음) 이 또한 아주 큰 어려움이였다. 영어때문에 쩔쩔 맬 때는 정말이지 '한글로만 강의를 해준다면 무슨공부인들 못할게있겠냐' 라는 생각까지 했었다.
이러한 공부를 하고 약 한달 전부터 드디어 '이제는 머신러닝 공부를 해봐도 되겠지..' 라는 생각을 하고 앤드류응 교수의 강의를 들어봤다.
Linear Regression, Cost Function 까지 공부했을 때는 재밌었다. Gradient Descent 도 편미분이 나와서 좀 불편하긴 했지만, 원리가 이해가 돼서 괜찮았다.
문제는 Logistic Regression 부터 시작됐다. Logistic Regression 은 가설함수부터 이해가 안되기 시작했다.. 이해가 안되는 이유를 보니 수학적지식 부족이였다.
확률 개념도 나오는데 이 또한 사전지식 부족으로 좌절.. ㅠㅠ
정신적 데미지로 인해 두달간 공부 안하고 게임만 했는데, 다시 한번 공부를 시작해야겠다..