오늘의유머

모바일 오유 바로가기
http://m.todayhumor.co.kr

분류	게시판
베스트	베스트오브베스트 베스트 오늘의베스트
유머	유머자료 유머글
이야기	자유 고민 연애 결혼생활 좋은글 자랑 공포 멘붕 사이다 꿈 똥 군대 밀리터리 미스터리 술한잔 오늘있잖아요 투표인증 새해
이슈	시사 시사아카이브 사회면 사건사고
생활	패션 패션착샷 아동패션착샷 뷰티 인테리어 DIY 요리 커피&차 육아 법률 동물 책 지식 취업정보 식물 다이어트 의료 영어 맛집 추천사이트 해외직구
취미	사진 사진강좌 카메라 만화 애니메이션 포니 자전거 자동차 여행 바이크 민물낚시 바다낚시 장난감 그림판
학술	경제 역사 예술 과학 철학 심리학
방송연예	연예 음악 음악찾기 악기 음향기기 영화 다큐멘터리 국내드라마 해외드라마 예능 팟케스트
방송프로그램	무한도전 더지니어스 개그콘서트 런닝맨 나가수
디지털	컴퓨터 프로그래머 IT 안티바이러스 애플 안드로이드 스마트폰 윈도우폰 심비안
스포츠	스포츠 축구 야구 농구 바둑
야구팀	삼성 두산 NC 넥센 한화 SK 기아 롯데 LG KT 메이저리그 일본프로야구리그
게임1	플래시게임 게임토론방 엑스박스 플레이스테이션 닌텐도 모바일게임
게임2	던전앤파이터 롤 마비노기 마비노기영웅전 하스스톤 히어로즈오브더스톰 gta5 디아블로 디아블로2 피파온라인2 피파온라인3 워크래프트 월드오브워크래프트 밀리언아서 월드오브탱크 블레이드앤소울 검은사막 스타크래프트 스타크래프트2 베틀필드3 마인크래프트 데이즈 문명 서든어택 테라 아이온 심시티5 프리스타일풋볼 스페셜포스 사이퍼즈 도타2 메이플스토리1 메이플스토리2 오버워치 오버워치그룹모집 포켓몬고 파이널판타지14 배틀그라운드
기타	종교 단어장 자료창고
운영	공지사항 오유운영 게시판신청 보류
임시게시판	메르스 세월호 원전사고 2016리오올림픽 2018평창올림픽 코로나19 2020도쿄올림픽

회원가입 ID찾기 PASS찾기

게시판찾기

오유인페이지

개인차단 상태

볶음양파님의
개인페이지입니다

가입 : 12-05-15

방문 : 589회

닉네임변경 이력

일반게시판
베스트게시판
베스트오브베스트
댓글목록

회원차단

회원차단해제

볶음양파님의 댓글입니다.

전체선택

	번호	제목	댓글날짜	추천/비공감	삭제
	86	원 게시글이 삭제되었습니다. [새창]	2016-12-22 16:24:11	18	삭제
		이런 기본적인 논리관계를 이해해 주세요. 앞으로 님이 과학을 연구하는데에도 도움이 될거에요. => 이런저런 이야기를 쓰려다가 끝을 모르는 오만함에 실소가 나와 할 말을 잃었습니다...ㅎㅎ 만약 이기준 님 연구에 성공해서 저를 오프라인에서 만날 기회를 잡을 수 있다면 그때가서 저 말에 대한 칭찬을 해주겠습니다. 어쩌다어른 님 말대로 훗날 이불 뻥뻥 찰 말들 그만하고, 연구에 정진하길 바랍니다. 생각보다 오유 과게에 대단한 사람들 많습니다. 본인도 그 중의 한 명이 되길 바랍니다.
	85	원 게시글이 삭제되었습니다. [새창]	2016-12-22 15:17:54	14	삭제
		글쎄요, 어떤 의미에서 이기준님의 신상을 해치는지 모르겠습니다. 개인에 따라서는 인신공격을 받았다고 느낄 수는 있겠네요. 하지만 "이기준님이 뭘 잘 모르시는 것 같은데 딥러닝 논문에서는 그렇게 나오지 않습니다." => 실제로 fact가 아닌 내용이 이전 글에 많지요. "이기준님의 주관적인 가설을 정설인 것처럼 게시물로 쓰면 딥러닝에 대해서 잘 모르는 일반인들이 잘못된 정보를 접할 수가 있습니다." => 사실입니다. "일지는 일기처럼 써야지 논문체로 논문처럼 보이게 쓰면 안됩니다" => 이건 사람마다 받아들이는 것에 차이가 있을 수 있으니 넘어가겠습니다ㅎㅎ 하지만 대부분의 학자들은 공감할 내용입니다. 그래서 저는 인신공격에 해당하는 얘기를 듣고 동의할 수 없다고 한 것이고요. 하지 말아달라고 했습니다. 그게 객관적으로 일어난 사실이죠. => 인신공격이 어떤 건 인신공격이고 어떤 건 아니다라는 기준이 없으니 객관적이라고 얘기할 수는 없겠죠. 그냥 표현에 기분이 상했다고 하면 충분히 이해할만한 부분입니다. 제가 이번 본문에서 예를 들어서 주관적인 생각이 뭔지, 주관적인 생각을 다른 사람에게 강요하는 것이 무엇인지 풀어서 설명을 했는데요. 혹시 읽어보셨나요? => 예 읽어봤습니다. 그걸 틀렸다고 생각하진 않습니다. 다만 본인의 주관적 생각이 마치 사실인 것처럼 보여지는 문체가 문제라고 생각합니다(그것을 어쩌다어른님이 '논문체'라고 표현한 것 같습니다). 저 뿐만 아니라 다른 사람들도 느낀다면, 충분히 고려해서 반영해야 할 사항일 것입니다. 위의 글 중에 이런 내용이 있습니다. === 여튼 이게 업계의 현 상황이구요.이 문제가 배우는 사람들에게도 똑같이 적용되고 있어요. 논문 참조하고 그대로 딥러닝 프로그램을 돌려서 재현 결과가 나오긴 나오는데 왜 나오는지는 잘 모르겠고 그래서 헤메는 부분이 있어요. 이게 딥러닝 연구자들의 주요 고충 중에 하나에요. 왜 이게 되는지, 어떻게 되는지는 모르면서 최신 논문이 나오면 계속 재현 실험 해보고 그걸 토대로 옵션을 바꾸어서 결과를 더 나아지게 하는 걸 반복하고 있거든요. 그런 과정에서 알파고, 왓슨 같은 놀라운 결과물이 계속 나오고 있는 것이구요. 그래서 연구자들 중에는 이러다 과학이 망하겠다 하는 걱정을 하는 분도 있습니다. 왜냐하면 과학이라는게 과정을 증명하지 못하고 결과만 보여주면 안되거든요. 그러면 원리를 아는 게 아니니까 연구를 믿을 수가 없잖아요. 이론을 이해하고 증명하지 못하면 과학자들이 필요 없어질 수도 있구요. 과학자 대량 실직 사태?! 아.. 앙대.. === => 일부 공감, 일부 틀렸습니다. 딥뉴럴 네트워크는 이론적으로 과학의 영역이지만 실제 실험을 통해 좋은 성능을 뽑아내는 것은 공학의 영역입니다. 딥뉴럴 네트워크 이론은 주어진 데이터에 최적화된 network weight들을 뽑아내는 방법을 기술할 뿐입니다. 흔히들 학습모델이라고 하는 weight 값들을 뽑아내는 함수는 입력 데이터에 의존적이기 때문에 당연히 왜 잘나오는지 증명할 수 없죠. 다만 데이터가 그렇게 잘 나오게끔 만들어진 좋은 데이터였을 뿐입니다. "과학자"들은 걱정하지 않습니다. 공학자들은 걱정할 수 있겠죠. 자신들이 잘 모르겠으니까. 물론 많은 사람들이 왜 잘되는지 모르는 채로 덕지덕지 붙여서 만들어내는 감도 없지 않아 있습니다. 하지만 최고의 성능을 내는 연구자들, 소위 탑급 학회에 최신 논문을 게재하는 연구자들이 그 (우리에겐 블랙박스로만 보이는) 과정들을 정말 모른채로 연구하는 것 같나요? 그렇다면 정말 오만한 생각입니다. 딥마인드가 대단한 건 학습하다보니 어쩌다가 개쩌는 알파고가 툭 튀어나온 게 아니라, 기존의 한계를 개선한 설계를 했고 그 설계에 맞는 결과(=알파고)를 만들어냈기 때문입니다. 즉, 대다수는 잘 모르는 채로 연구든 공부든 딥러닝을 접하고 있는 것은 사실이나, 그렇게 첨단의 과학자들, 공학자들이 우려 속에 딥러닝을 다루고 있지 않습니다. 사람들은 바보가 아니에요. 딥러닝에 투자를 하고 회사를 사들이고 하는 데에는 믿음이 아니라 근거가 있기 때문입니다.
	84	원 게시글이 삭제되었습니다. [새창]	2016-12-22 14:44:31	2	삭제
		딥러닝 관련해서 이기준님이 올린 이전 글 때문에 쓰신건가요? 만약 그렇다면 이 글의 핵심에 대해 제가 이기준 님의 글에 댓글로 충분히 답변을 달았다고 생각합니다. 사실 어쩌다어른님의 댓글은 그리 공격적이지 않았고, 그 댓글(과 제 댓글)의 핵심은 "사실"과 "의견"을 구분하라는 것입니다. 겨울조각님과 eigenspace도 같은 말씀을 해주셨네요. 그리고 페트루슈카님이 말씀하셨듯이 groundbreaking한 이론들은 너무 생소해서 처음엔 개소리처럼 보일 뿐 사실 그간 쌓여온 이론적 베이스를 바탕으로 나온 것들입니다. 뉴턴역학이나 상대성이론들을 이루는 조각들은 이미 그 당시 다른 학자들에 의해 갖춰져있었죠. 그걸 너무나도 아름답게 짜맞춰서 그 사람들이 대단한거지 바닥부터 듣도보도 못한 생각들로 구성된 것은 아닙니다. " 가끔 전문적인 글들이 올라오면, 분쟁이 일어나는데, '이러이러한 것은 전문가의 식견에서 볼때 말도 안되니, 이딴 거 올리지 말아라... '라며 거들먹 거리는 답을 가끔 봅니다. " => 음..? 전문적인 글이니까 전문가의 식견에서 말이 안되면 까여야죠. 만약 제가 제 나름대로 인지과학에 대한 제 나름대로의 논리체계를 쌓아서 과게에 글을 썼다고 합시다. 비판이 오면 받아야죠. 그리고 수정하면 됩니다. 욕만 안하면 어떤 의견이든 받아들일 줄 알아야합니다. 그걸 못하면 바로 꼰대가 되는 겁니다. " 여기에 과학 전공하고 업으로 삼고 계신 분들은, 꼰대에 가까운가요? 아니면 일반인들과 소통이 가능한 사람들인가요? " => 전문 과학자나 공학자들이 일반인들과 소통하기 어려운 이유를 아십니까? 내가 하고 싶은 말은 딱 한 마디인데, 그걸 이해시키기 위해서 설명해야할 게 너무나도 많습니다. 공부하거나 연구할 때 혼자 정리하긴 쉬워도 그걸 어딘가에 발표하라고 하면 두려워지는 것이 도대체 어디부터 어디까지 설명해야 할지 감이 안잡히기 때문입니다. 청자나 독자가 명확해도 힘든데 심지어 이런 공개적인 장소에서는 더욱이 어렵죠. 게다가 상당 수의 일반인들은 전문가가 말하면 그대로 믿습니다 (그것도 아주 놀랄만큼요. 병원에서 진찰받고 나서 의사가 하는 말에 대해 과학적으로 심도깊은 고찰을 하는 사람이 많을까요?). 그래서 말하기가 무섭습니다. 그냥 내가 하는 일을 설명하는 것 뿐인데 가만히 지켜보면 내가 선생님이 되어서 학생을 가르치는 기분이 들거든요. 그리고 이게 나중에 어떻게 다른 사람의 입을 거쳐 전파될지까지 고려하다보면 점점 소통이 어려워지는 겁니다. 절대로 꼰대라서가 아닙니다. 그런만큼 자신이 궁극적으로 하고자 하는 말까지 도달하는데 필요한 설명들에 관한 사실을 명시하는 것이 중요합니다. 소설도 아니고 논리성 글은 과정이 특히나 중요한데요, 첫단추가 잘못 끼워지면 그 글은 아무런 의미가 없다고 봐도 무방합니다. 흔히들 건축에 빗대곤 하는데 기초공사 잘못하면 건물 올리다 무너지는건 학문이나 공사나 똑같습니다. p.s. 과학계의 굵직한 업적을 남긴 과학자들 중 상당수가 사실 얼마나 대단한 꼰대들이었는지 알면 이 글 지워지려나요 ㅋㅋ
	83	원 게시글이 삭제되었습니다. [새창]	2016-12-22 14:17:36	15	삭제
		인신공격이나 비난에 대한 건 사실 지극히 주관적입니다. 그건 이기준 님 본인도 잘 인지하고 있으리라 믿습니다. 그래서 저는 굳이 인신공격이나 비난을 했다고 표현하진 않았습니다 (그에 대한 제 개인적 기준은 매우 높으니까요? ㅎㅎ) 하지만 예의 상의 문제는 분명 존재합니다. 이에 대해서 제가 대신 답변해보도록 하겠습니다. 이기준님이 쓴 이전 글에 달린 어쩌다어른님의 댓글에 대한 첫 답변만 가져와봤습니다. ============= 안녕하세요. 저는 제가 포팅한 코드를 깃허브에 공유한 것을 링크하고, 코드 리뷰, 의견을 받으려고 최초에 이 글을 썼었구요. 제가 쓴 글에서 여러번 이 글이 저의 개인적인 주장이라는 것을 명시했습니다. => 본인이 못느끼겠다면 어쩔 수 없겠지만 제 3자가 보기엔 따지는 듯한 말투입니다. 제가 말한 예의와 관련된 부분은 이것입니다. 그리고 상대방의 댓글에 대해 답변을 하려면 먼저 그 사람의 의견 중 좋은 부분에 대한 자신의 피드백을 먼저 들려주는 것이 예의입니다. 아무리 읽어봐도 어쩌다어른 님의 댓글의 핵심은 틀린 것이 없습니다 (표현에 대해서 느끼는 감정은 개인마다 차이가 있으니 차치합시다). 마지막엔 이기준 님의 공부에 대해서 자신이 할 수 있는 도움을 최대한 주겠다고 하지요. 그러면 먼저 이에 대해서 감사를 표하고 그런 의견에 대해서도 고민해보겠다고 말하는 것이 예의입니다. 연구 일지는 제가 연구를 하면서 이론적인 배경으로 논리관계를 만들어 본 것입니다. 이 부분이 절대적인 사실이 아니며, 가설이라고 안내하는 글을 썼습니다. => 맞습니다. 어쩌다어른 님이 만약 댓글의 도입부에서 "이기준님이 ~~한 의도로 쓴 것을 인지했다. 하지만~" 과 같이 시작했다면 더 좋았겠네요. 그런데 일반인들이 보기에 혼란스럽다구요? 그런 말씀에는 동의하기가 어렵네요. 일반인과 지식인으로 무슨 계급이 있는 것도 아니고... 말이 안되잖아요. => 말투가 역시나 공격적이고 따지는 듯하죠? 본인이 따지고 싶었다면 제가 첨언할 거리는 없겠으나, 어쩌다어른 님이 쓴 글에 비해 매우 과민반응을 보이고 있다는 것이 제 3자의 생각입니다. 모르겠다면 한발짝 물러나서 다시 읽어보세요. 저라면 차라리 '일반인이 보기에 혼란스럽다'는 뜻에 대한 본인의 생각을 어필하고, 그런 점에서 생각이 다를 수 있겠으나 그런 의견도 감사하다 라고 이야기할 것입니다. 상대가 똥을 던졌다고 생각한다 하더라도 본인까지 그러면 안되죠. ============== 종합하면, 본인의 언행에 대해서는 꽤 관대해보인다는 것이 제 사견입니다. 이런 글을 쓸만큼 기분이 나빴다면 어쩌다어른님이 적어도 매우 무례한 표현을 했어야 했다고 보는데, 전혀 그렇지 않았습니다. 그리고 이 글은 확실히 선을 넘었습니다. 이렇게까지 할 필요가 없었습니다. 앞으로 좋은 활동 기대하겠지만 이런 행동은 자제해야 할 겁니다.
	82	원 게시글이 삭제되었습니다. [새창]	2016-12-21 19:15:06	1	삭제
		데이터가 많은가요? 2달이 걸릴 정도면 이슈가 매우 많아보이는데요.. 딥러닝이 항상 속도 향상의 수단으로 쓰이는 건 아니기 때문에 데이터 사이즈가 큰건지, 알고리즘 구현이 비효율적인지, 머신의 성능이 낮은지 등등 먼저 오래걸리는 이유를 알아보는게 좋겠네요. 시뮬레이션 결과에 영향을 미치는 변수가 매우 많고 학습할 데이터의 양이 많으며 GPGPU가 달린 머신이 있다면 딥러닝을 적용하는 것을 고려해봐도 좋을 것 같습니다.
	81	원 게시글이 삭제되었습니다. [새창]	2016-12-21 19:09:05	6	삭제
		공감합니다. 전반적으로 글에서 일부 패러다임에 갇혀있는 사고라는 느낌을 받긴 했는데, 아직 진행중인 사고이기 때문에 더 지켜보고 응원하고자 합니다.
	80	원 게시글이 삭제되었습니다. [새창]	2016-12-21 19:04:00	25	삭제
		'공격적'이라는 표현은 단순히 인신공격이나 비난을 의미하는게 아니랍니다. 제가 보기엔 예의 상의 문제를 짚을 순 있겠으나 선을 넘을만한 표현은 없었습니다. 다만 열린 사고로 댓글 단 분들의 사고를 받아들인다는 느낌이 없었고 제가 지적하는 부분이 그것입니다. 자신 만의 독창적인 시스템이 강한 사람들일수록 자신과 다른 의견에 대해 방어적인 성향을 더 강하게 띄는데요, 이기준님이 쓰는 대댓글만 봐도 댓글을 단 사람들의 의견을 곱씹고 수용해보려 하기보다는 자신의 글이 주관적임을 어필하는데 급급하다는 느낌이 강합니다. 그걸 공격적이라고 한거에요ㅎㅎ 때로는 다른 사람들의 아주 사소한 의견들이 자신의 시스템을 구축하는데 결정적인 역할을 하기도 합니다. 따라서 보다 건설적인 연구를 하고싶다면 공격적인(즉, 지나치게 방어적인) 태도를 고치고자 노력해보는 것이 좋을 듯 싶습니다.
	79	원 게시글이 삭제되었습니다. [새창]	2016-12-21 18:12:22	25	삭제
		저도 뭐 잘 아는 것은 아닙니다만, 조금이나마 아는 지식을 정리해보고 싶다는 생각이 이기준 님 글을 읽고 들었습니다. 본인의 체계를 구축하는 것을 넘어 다른 사람들에게 좋은 자극제가 되는 글이라는 점에서 아주 좋은 활동이라고 생각합니다. 이제 CNN으로 넘어간다고 했는데 개인적으로는 RBM이나 RNN쪽을 더 많이 공부해보길 권장합니다. 저도 제 나름대로의 체계를 쌓기 위해 노력중인데, 아무리봐도 본연의 "지능"이나 생명체의 "진화론적 사고"를 컴퓨터로 모방하기엔 그 쪽이 더 적합해보이더군요. 요즘엔 딥 뉴럴 네트워크의 블랙박스를 이해하고 새로운 대안을 나름대로 제시해보고자 인지과학 쪽을 공부해보고 있는데, 연구는 연구대로 하면서 따로 공부를 하기가 여간 쉬운 일이 아니네요 ㅎㅎ 저도 이기준 님처럼 같은 주제를 놓고 심도깊은 토론을 나눌 수 있는 동생이 있다면 좋겠다는 생각도 들었습니다 ^^ 시간(이라기보다는 사실 제 의지..ㅎㅎ)이 허락해준다면 저는 인공지능의 개략적인 역사와 함께 인공지능, 머신러닝, 딥러닝 등의 용어들에 대한 나름대로의 (사실에 근거한) 정의들, 그리고 딥러닝의 도래와 수학적 베이스들, 최신 연구들까지 나름대로 시리즈를 만들어 연재해보도록 하겠습니다 ㅎㅎ
	78	원 게시글이 삭제되었습니다. [새창]	2016-12-21 18:02:15	34	삭제
		대학원에서 "연구"를 하고 현재는 "연구소"에서 일하는 한 사람으로서, 어쩌다어른 님의 요점이 저는 정확히 이해가 됩니다. 다만 요점을 제대로 전달을 못한 것 같네요. 연구자로서 "연구"라는 단어에 대한 정의는 서로 다소 간의 차이는 있을 수 있지만 "사실에 근거한다"는 가정은 변하지 않을 것입니다. 그런 의미에서 사실과 다를 수 있는(실제로 사실과 다른 내용이 이전 글에 꽤 많습니다) 자신의 "의견"을 정리한 "연구일지" 라는 것에서 연구자들 특유의 엄밀함을 추구했던 것 같으니, 이렇게 공공연하게 따로 글까지 쓰면서 특정인을 공격할 필요는 없을 것 같습니다. 이전 글에서 몇 년 전 오유에 이런 주제와 관련하여 글을 달았을 때 악플을 많이 받았다는 내용이 있었는데, 그런 경험 때문에 좀 더 공격적으로 받아들인 면이 없지 않나 싶습니다. 저는 이런 틀에 박히지 않은 자신만의 체계를 구축하는 것이 의미있다고 보고 응원합니다. 하지만 타인의 의견을 객관적으로 보지 못하는, 상당히 폐쇄적으로 보이는 이런 모습은 본인의 지식을 공고히 하기 위해서라도 피해야 할 것입니다. (이에 대해 첨언하기 위해) 제 개인적으로는, 딥러닝을 연구하고 있는 사람으로서 이런 우려가 있습니다 (사실 어쩌다어른 님도 저와 비슷한 생각때문에 이전 글에서 그런 댓글을 쓰지 않았나 싶습니다). 딥러닝이라는 용어는 요즘 분야를 막론하고 정말 많이 언급됩니다. 사실 딥러닝은 새로운 기술이 아닙니다. 수학적으로 이미 오래 전에 정의되었으나 기술적 한계로 쓰이지 못하다가 Back propagation이나 ReLu 등 딥러닝의 고질적인 문제들을 해결해주는 도구들이 등장하면서 (+ GPGPU 등 빅데이터를 현실적인 시간 안에 처리할 수 있는 하드웨어들이 등장하면서) 본격적으로 수면 위로 떠오르게 된거죠. 이전에 이미 이미지넷 챌린지 등을 통해서 입소문을 타다가 알파고 때문에 대중에게도 이젠 보편적으로 쓰이는 용어가 된 것 같습니다. 하지만 현실에서 제대로 딥러닝을 아는 사람들이 그리 많지 않다는 것이 문제입니다. 이렇게 글을 쓰는 저도 모르는 부분이 산더미입니다만, 기본적으로 대중들은(여기서 대중이란 머신러닝과 같은 컴퓨터과학이나 이에 관련된 수학적 베이스가 없는 사람들을 의미합니다) 지도학습 비지도학습 강화학습의 개념조차 모르는 경우가 많습니다. 하지만 하도 딥러닝 딥러닝 주변에서 외쳐대니, 바쁜 시간을 쪼개 가능한한 짧고 쉬운 글로 딥러닝에 대한 개념을 쌓으려고들 하죠. 만약 이 과정에서 정말 “사실에 근거하여 정확한” 글을 접한다면 그만큼 관련된 일을 하는 사람으로서 좋은 일도 없을 것입니다. 만약 17살의 고등학생이 잘못된 딥러닝 개념을 쌓게 된다면 그것이 미치는 영향은 극히 미미할 수 있으나, 현업에 계신 많은 선배님들께서 잘못된 딥러닝 개념을 한 번 쌓아버리게 되면 이상한 정책이 나오거나 이상한 프로젝트가 탄생하거나 이상한 기관들, 단체들이 생기고 이상한 사람들에게 불필요한 돈이 흘러갈 수 있습니다 (이건 지극히 개인적인 생각이지만, 이미 그런 일들이 일어나고 있는 것 같습니다). 이런 환경 속에서 딥러닝을 연구하고 있는 사람이라면, 사실에 근거하지 않은 정보를 접하는 대중들을 우려하는 것은 자연스러운 일입니다. 물론 어떤 사람들은 이기준 님의 글을 읽고 “아 사실이 아닐 수 있는 내용이 있구나, 알아서 걸러 읽고 걸러 해석해야지”라고 할 수 있으나 그렇지 않은 사람들은 무비판적으로 받아들여 그것이 마치 딥러닝의 진리인 양 이해할 수도 있습니다. 그것이 이기준 님이 이런 글을 쓰는 목적은 아닌 것 같습니다만, 관련업 종사자로서 일종의 우려(자신의 연구분야에 대한 일종의 애정일 수도 있겠지요)를 표하는 것도 충분히 이해할 수 있을 것입니다. 그런 수준에서 이해를 해야지 이런 식으로 다분히 공격적이고 폐쇄적인 글을 “굳이” 쓴다면 글쎄요, 좋은 의도를 가지고 온 사람들도 벗어날 것만 같은 느낌이 듭니다.
	77	원 게시글이 삭제되었습니다. [새창]	2016-12-20 16:52:05	12	삭제
		아, 그리고 약간 설명의 레벨이 애매해 보이긴 합니다. 수학적 베이스가 있는 사람들한테는 적당히 인문학스러운 느낌의 글이지만 정말 초보적으로 접근하는 사람들에겐 애매한 정보성 글일 수 있을 것 같아요. 단순 정리용 글이면 뭐 아무래도 상관없겠지만 공유하고 토론하고자 쓰는 글이면 타겟층을 잘 잡아서 정리할 필요가 있을 것 같습니다. 위상 수학 쪽은 정리한 거 열심히 지켜보겠습니다 ㅎㅎ
	76	원 게시글이 삭제되었습니다. [새창]	2016-12-20 16:49:03	3	삭제
		댓글에서 설명한 것처럼 보다 쉬운 말로 설명하려고 해서 그런지 엄밀하게 정의되진 않았지만 좋은 접근이네요. 연역론은 게임을 어떻게 정의하는가? 부분에서는 프로그래밍 패러다임이랑 수학적 모델링 방법 등을 섞어서 설명했는데 이 부분은 틀린 부분도 있고 개선이 많이 필요해보입니다. (예를 들어 딥러닝이란~ 하고 설명한 부분이 있는데 현실적으로 딥러닝에는 지도학습이 많습니다. 머신러닝도 엄청 큰 개념이기 때문에 지금 설명한 방식으로 표현하기엔 부족해요.) 하지만 단계를 밟아나가는 모습이 되게 좋은 것 같습니다. Computational Theory를 공부해보면 좋을 것 같아요. 각 챕터 별 연계관계가 좀 더 매끄러우면 좋을 것 같기도 하네요. 수학 기호의 혼란은 약간 뜬금없이 들어간 느낌이 있달까요? 연역론만 봐서는 이걸로 어떻게 딥러닝의 블랙박스 구조를 파악하겠다는 건지 잘 모르겠지만 앞으로 꾸준한 발전이 있길 기원합니다! 저는 저 나름대로 파악 중인데, 저도 나중에 뭔가 정리가 잘 되면 공유해볼게요 :-)

[1] [2] [3] [4] [5] [6]

단축키 운영진에게 바란다(삭제요청/제안) 운영게 게시판신청 자료창고 보류 개인정보취급방침 청소년보호정책 모바일홈