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19/03/26 09:55
예를들어 특정한 의료기록을 바탕으로 최적의 치료조합을 찾아가는 과정을 머신러닝 알고리즘과 건강보험 빅데이터를 붙여서 해결하는 정도입니다. 일반적인 통계방법론은 빠삭하다고 생각했는데, 기계학습쪽으로 가니 정신이없네요 ㅜㅜ
19/03/26 10:40
트렌드라고 하시면 딥러닝을 쓰고싶으실 것 같은데...
딥러닝이 쉽고도 어려운게, 형식만 맞춰 넣으면 뭔가 답은 나옵니다. 그것도 나름 꽤 잘 나와요. 근데 그게 왜 그렇게 나왔는지(성능이 올랐다면 왜 올랐는지), 어떻게하면 성능이 오를지 에 대해 이론적으로 설명할 수 있는 사람은 거의 없습니다 크크 그걸로 충분하시다면...(리즈닝이 안되어도 된다면) 튜토리얼 보시고 일단 적당히 만들어 보시죠.
19/03/26 09:45
이걸 뛰어들어야 하나 말아야하나 어버버하다가 부서에서 일떨어지니까 어떻게든 배우게 되네요.. (이제 4개월차.. )
가장 좋은 선생은 이미 먼저 해본 사람들입니다. 물어보기를 부끄러워하거나 주저하지 않는게 제일 중요한것 같더라구요. 수학적으로 어버버버 쓰여있어서 이해가 안가도 먼저 해본 사람들이 이거 왜 하는건지 어떤 건지 설명해주면 이해가 빠릅니다.
19/03/26 09:56
이쪽 필드에 물어볼사람이 없습니다 ㅜㅜ 그리고 다들 비슷한 아이디어를 공유하는 경쟁자이기도하구요. 혹시 책이나 인터넷 사이트 보신 곳 있으신가요? 크크크크 부탁드립니다.
19/03/26 10:34
일단 제너럴한 내용 같은게 궁금하시다면 Tensorflow KR 페북 그룹 같은 곳에서 물어볼수 있구요.
(우리나라에서는 라이브러리 위주의 커뮤니티가 형성되어 있습니다.) Stackoverflow 같은거 뒤지거나 결국 구글 검색해서 찾아야합니다. 그리고 여왕의심복님 분야에 적용되는것을 공부 하기위해서는 결국 논문을 보셔야겠죠. 기계학습/딥러닝 공부하다보면 현란해보이는(?) 수학에 정신이 나가기 쉬운데, 수학적인 내용과 라이브러리로 구현되는 내용과 application에 해당되는 내용을 잘 구분해 내는 것도 필요한것 같구요.. 요새 application으로 가면 사짜들이 많다는 지적들도 많이 나오니 논문 보실때 주의하시구요.
19/03/26 10:36
아 책은 그냥 서점가셔서 맘에 드는거 보시구요. 별차이는 없는것 같고
요새는 인터넷으로 TMI 펼쳐주시는 고마운 분들이 많아서 충분히 인터넷으로 공부가 되는거 같습니다. 무엇보다 중요한건 직접 해보는게 중요한것 같구요. 저는 처음에 홍콩 과기대 sung kim 교수 youtube 강의로 기초를 배웠습니다. image classification은 스탠포드 cs231n 강의를 스터디 했구요.
19/03/26 10:41
감사합니다!!! 정말 큰 도움이 되었습니다. 논문의 경우 의학저널의 수준이 그렇듯 Method에 한두문단 정도 쓴게 전부라 이해가 어렵습니다. 대신 저는 방법론 설계만 하고, 나머지는 포닥선생님과 대학원 선생님이 하실거라 ㅜㅜ 정확한 방법론적 이해, 수식에 대한 이해가 필요합니다.
19/03/26 10:44
문득 든 생각인데 kaggle.com은 어떨까 합니다.
데이터 문제를 푸는 사이트인데 competition도 많고 dataset도 많고 아마 남들이 문제 푼것도 볼수 있을것 같습니다. public health나 health care같은 tag들로 검색되는게 있는데 저도 제대로 kaggle을 해본게 아니라 확답은 못드리겠습니다.
19/03/26 09:51
어차피 실제 프로젝트 수행 하기 전까지는 아는 것이 아는게 아닐 수 있습니다.
그나마 개인 프로젝트를 취미로 계속 수행하고, 추후에 실제 업무를 수행하면 되겠죠... 지금은 개인 프로젝트 수행이 답일 것 같네요. 다만, 어떤 수준이던 성과를 내는 것을 목표로 해야 좀 더 퀄리티가 높아질 것 입니다.
19/03/26 10:49
안 그래도 딥러닝 알고 싶어하는 의사분들이 주변에 있는데 솔직히 다른 직군 분들과는 다르게 뭐부터 하라고 해야 하나 좀 애매합니다.
영상 데이터를 쓰고 싶은가 단순 수치를 쓰는가 심전도를 쓰는가 (?) 이런 거에 따라서 사용하게 되는 방법론이 다르기도 하는데 제 생각에 문제상황을 설계하고 머신러닝 하시는 분께 이럴 때 뭐 써야 되냐 물어본 다음에 거기에 맞춰 공부하시는 게 좋을 것 같습니다. 이쪽 전공자들 중에서 관심을 갈구하는 사람이 워낙 많아서 물어보면 엄청 친절하게 알려줄 거예요. 머신러닝이 어차피 다 통계학이고 채널을 뭘 쓰냐의 차이라서 채널을 잘못된 걸 쓰면 헛수고기도 하고.... 위의 강의를 보시면서 기초적인 텍스트북은 https://www.deeplearningbook.org/ 을 참조하면 될 것 같습니다.
19/03/26 11:11
감사합니다. 저는 그나마 연구방법론과 통계가 주업무인 예방의학과 의사라 접근성이 좀 낫습니다. 빅데이터쪽은 제가 더 자신있기도하고, 혹시 지인소개해주시면 감사하겠습니다 크크크 인터넷 인맥이라도 ㅜㅜ
19/03/26 12:56
기본 코딩의 감을 가지고 게시면 어렵지 않게 배우실수 있습니다. 우선은 파이썬을 배우고 (이미 알고 있을 수도 있고) 딥러닝 관련 라이브러리를 정합니다. 가장 유명한 텐서플로우도 있을 수 있고 mxnet 같은 것도 있고... 그런 다음 관련 예제를 한번 읽고 배껴서 해보고 예제 데이터 돌려보고 그다음 가지고 있는 데이터도 돌려보고 하시면 됩니다. 이게 뭔가 이론적 고찰 같은게 없어도 그냥 코드 적으로 따라가도 대충 결과 나오니 사실 쉽다면 참 쉽습니다. 그래서 전공자 입장에서는 불안한 기술이라는.... 지금이야 이렇게 쉬운것도 할 사람이 없다고 나를 쓰지만 과연 시간이 지나면? 딥러닝 머신러닝 별거 아니네 대충 몇일 가르치니까 할 수 있네? 그러면 뭐하러 전공자 뽑지? 사실 그 분야의 전문가한테 가르쳐서 하는게 더 낫지 않아? 가 되버릴거 같아서...
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