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어떻게 설명해야 할지 모르겠는데,

딥르으닝 책을 봐도 안개속을 걷기만하는거 같고

손에 잡히는것 없이 두루뭉실 떠다니는것이 내가 모델을 만들것인가 말것인가

(만들어야 하느냐 말아야 하느냐)에서 오는 목적의식이 부재가 그렇게 만든 것은 아니었을까.

 

봐왔던 책들에서, 논문에서 설명하는 알고리즘을 구현하는 구현체를 만들기 위한 도구와

구현할 알고리즘을 설명하고 있다보니 읽는 나의 입장에선 선이 보이지 않았다.

여기에 구현체를 '사용'하는데 방점이 있는지 구현체를 '만드는'데에 방점이 있는지 

정하지 못했던 나의 찍먹시도가 완전 망한 시도였다.

 

요즘 강화학습을 찾아보고 있는데 여기가 나의 관심을 끌고 있고 또 맞는 방향이라고 알려주는 듯하다.

 

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