멋져 보임, 하지만 머신러닝을 공부할 때 가장 짜증나는 점 중 하나는 이론적으로 깊이 들어갈 수 있지만 실제와 어떻게 연결되는지 보이지 않는 것임. 예를 들어, 레이어의 뉴런 수를 어떻게 선택하는지, 몇 개의 레이어가 필요한지, 활성화 함수는 무엇인지, 신경망을 사용할지 다른 기술을 사용할지 등임. 누군가 이 부분을 설명해준다면 감사할 것임
매우 깔끔함. Tom Yeh의 "AI By Hand" 연습문제를 떠올리게 함
수학자들이 항상 선형대수와 행렬 이론을 머신러닝에 끼워 넣으려는 것이 재미있음. 잘 모르는 사람이라면 학자들이 LLM을 발명하고 그들과 상담해야 한다고 생각할 것임. 사실 학자들과 이론가들이 머신러닝을 저지하고, 계산 기술이 그들에게는 저급하다고 생각해서 여러 세대의 대학원생들이 상징적 증명을 하도록 강요했음
깔끔해 보임. 유일한 비판은 질문 바로 뒤에 해답이 주어져 있어서 스스로 생각하기 전에 답을 읽게 된다는 점임
정말 깔끔함. 머신러닝 분야에서 일하지만 수학 기초(특히 선형대수와 행렬/텐서 연산)에서 여전히 가짜 같은 느낌을 받음. 딥러닝 기초 기술에 중점을 둔 문제 세트에 대한 좋은 자료가 있는지 궁금함. 여러 교사의 관점에서 배우면 매일 조금씩 실습을 하면서 가장 잘 배움
현재 "유용한" 머신러닝을 구축하는 실무자 중 누가 이 문제들을 해결할 수 있을까? 그들이 해결할 수 있어야 할까?
해답이 완비된 아름다운 자료, 공유해줘서 고맙음. 다른 주제에 대한 이런 펜과 종이 연습문제가 있다면 관심이 있을 것임
arxiv는 연구 수준의 논문을 위한 곳이 아닌가? 여기에 이 자료가 호스팅된 것이 놀라움
당시 논의됨: 머신러닝의 펜과 종이 연습문제 (2021) - June 2022 (55 comments)
Hacker News 의견
멋져 보임, 하지만 머신러닝을 공부할 때 가장 짜증나는 점 중 하나는 이론적으로 깊이 들어갈 수 있지만 실제와 어떻게 연결되는지 보이지 않는 것임. 예를 들어, 레이어의 뉴런 수를 어떻게 선택하는지, 몇 개의 레이어가 필요한지, 활성화 함수는 무엇인지, 신경망을 사용할지 다른 기술을 사용할지 등임. 누군가 이 부분을 설명해준다면 감사할 것임
매우 깔끔함. Tom Yeh의 "AI By Hand" 연습문제를 떠올리게 함
수학자들이 항상 선형대수와 행렬 이론을 머신러닝에 끼워 넣으려는 것이 재미있음. 잘 모르는 사람이라면 학자들이 LLM을 발명하고 그들과 상담해야 한다고 생각할 것임. 사실 학자들과 이론가들이 머신러닝을 저지하고, 계산 기술이 그들에게는 저급하다고 생각해서 여러 세대의 대학원생들이 상징적 증명을 하도록 강요했음
깔끔해 보임. 유일한 비판은 질문 바로 뒤에 해답이 주어져 있어서 스스로 생각하기 전에 답을 읽게 된다는 점임
정말 깔끔함. 머신러닝 분야에서 일하지만 수학 기초(특히 선형대수와 행렬/텐서 연산)에서 여전히 가짜 같은 느낌을 받음. 딥러닝 기초 기술에 중점을 둔 문제 세트에 대한 좋은 자료가 있는지 궁금함. 여러 교사의 관점에서 배우면 매일 조금씩 실습을 하면서 가장 잘 배움
현재 "유용한" 머신러닝을 구축하는 실무자 중 누가 이 문제들을 해결할 수 있을까? 그들이 해결할 수 있어야 할까?
해답이 완비된 아름다운 자료, 공유해줘서 고맙음. 다른 주제에 대한 이런 펜과 종이 연습문제가 있다면 관심이 있을 것임
arxiv는 연구 수준의 논문을 위한 곳이 아닌가? 여기에 이 자료가 호스팅된 것이 놀라움
당시 논의됨: 머신러닝의 펜과 종이 연습문제 (2021) - June 2022 (55 comments)