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통계학과 학생이 사용하는 딥러닝을 시작하기에 앞서
딥러닝 프레임 워크에 관해서 3가지 선택지가 있다.
1. Mocha package in Julia language
신생언어 Julia에 엄청난 매력을 느끼고 있었는데 (속도, 사용편이성 등) 이 참에 거대한 도전을 해 볼 수 있지 않을까.
이래저래 해보려고 하다가 이미 엄청 많이 실패를 했다. 일단 Julia언어도 공부해야하고, Mocha에서 쓰는 HDF5인가 뭔가 하는 파일 시스템부터 공부를 해야할 듯 하다.
패키지 자체도 아직은 완전하지 않은 듯.
2. Tensorflow module in python language
구글이 만든 엄청 유명한 딥러닝 프레임워크.
(카더라 통신에 의하면 최근 나오는 이 분야 논문의 절반정도는 텐서플로를 돌려서 나온다고..)
자료도 많고 출판된 책도 많다. 공부하기는 정말 좋은 듯 하다.
3. Pytorch module in python language
최근 떠오르는 별(이라고 들었다.)
찾아보니 리눅스여야하고 cuda를 깔 수 있어야 하던데,
OS를 Ubuntu로 쓰는 노트북은 내장그래픽카드를 쓰고,
학교 연구용 컴퓨터는 cuda는 깔 수 있지만 OS가 Windows 인데다 마음대로 OS를 바꾸는 것도 현실적으로 힘들다.
해서 pytorch는 나중에 도구를 갖춰서 공부하는 걸로.
필요한 이론은 차근차근 정리하고 실질적인 데이터 분석 위주로 가보는 것이 계획이고,
주된 목표는 필요에 따라 능숙하게 쓸 수 있는 것!