Andrew Ng의 딥러닝 공부 방향 조언

MOOC 이후의 Machine learning 공부 방향

Quora에 올라온 머신러닝 공부에 대한 Andrew Ng 교수의 답변이다. 어떻게 공부를 이어나갈지 고민이라면 Andrew Ng 교수가 제시하는 공부 방향을 보자.

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질문: 이제 막 머신러닝, 딥러닝 MOOC  강의를 마친 머신러닝 초보자가 연구 논문을 읽고 이 분야에 대해 생산적인 기여를 하고 싶다면 어떻게 해야 다음 단계로 갈 수 있나요?

Andrew Ng: 강의를 듣는 것은 매우 효율적인 방법이니 그것에서 부터 시작하는 것은 잘했다. ML  MOOC을 마쳤다면 여기 당신이 할 수 있는 단계들이 있다.

  1. 머신러닝 분야의 리더들을 팔로우하여 그들이 어떤 연구 논문을 내고, 블로그 포스트를 쓰는지 봐고 읽어라.

  2. 다른 공개된 것들을 따라해봐라. 이건 머신러닝을 배우기에 매우 효율적이지만 저평가된 방법이다. 스탠포드의 많은 박사 학생들이 훌륭한 연구자가 되는 것을 보면서, 다른 프로젝트들을 따라하는 건  가장 효과적인 방법이라고 확신했다. 단지 읽는 것이 아니라 그 알고리즘을 자세히 이해해라. 많은 사람들이 너무 빨리 새로운 것을 만드려고 뛰어드는데 이것 또한 가치있는 일이다. 하지만 너의 지식을 쌓거나 배우기에는 느린 방법이다.

  3. 논문이나 블로그 글을 읽거나 다른 연구를 계속 따라해가다보면 너만의 아이디어가 떠오를 거다. 너가 새로운 것을 만들 때 그것을 논문이던 블로그던 퍼블리쉬 해보고 너의 코드를 오픈소스화 해라. 이 방법은 너가 더 많은 피드백을 받을 수 있는 방법이고 더 빨리 배울 수 있을 것이다.

  4.  다른 활동들에 참여해봐라. 온라인 공모전, 밋업, 학회 등.

  5. 동료를 찾아라. 너 혼자서도 많은 걸 해낼 수 있지만 동료가 있다면 아이디어도 더 떠오르고 배움이 재밌어진다. 너가 AI 교수, 박사 학생이나 좋은 연구자를 안다면 그들과 이야기해라. 가끔 나는  Geoff Hinton, Yoshua Bengio, Yann Lecun과 얘기하면서 많은 걸 얻는다. 또한 박사학생, 팀멤버와도.

  6. 같이 일하는 동료도 중요하지만 만약 너의 동료가 너의 아이디어에 동의하지 않는다면, 가끔은 그래도 너의 아이디어를 혼자 실행해라. Geoff Hinton도 비슷한 말을 “Heroes of Deep Learning”에서 이야기했다.