Python (2) 썸네일형 리스트형 딥러닝 실패사례 : 말 해 줄거라 생각했다 머신러닝을 공부하다 경험한 개인적인 딥러닝 실패사례입니다. 나름 이 분야의 전문가가 일찌감치 실패할 것이다!라고 충고해줬으나 이 같은 사례도 공유하면 도움이 되는 분들이 계시지 않을까 하는 마음에 소신껏 진행하고 실패해서는 잘 정리해 보고자 합니다. ㅎ 예전에 '내가 재밌게 본 영화를 남들도 재미있어할까?' 라는 가정으로 그간 기록해 뒀던 내 영화 점수들을 가지고 대중의 영화 점수 기록과 상관분석을 진행해 봤었습니다. 그때는 안타깝게도 영화 점수를 기록하면서 함께 기록했던 영화의 제목들이 영화진흥위원회 사이트에 기록된 제목들과 일치하지 않음으로 인해 까다로운 전처리 과정과 시도해 볼 수 있는 실험에 한계가 있었습니다. 하지만, 생각보다 결과가 좋게 나온 터에 이번에는 제 점수 목록을 가지고 또 다른 시도.. 내가 재밌게 본 영화를 남들도 재미 있어 할까? 나는 대중과 취향이 같은 인간일까? 궁금했습니다. 즉, 내가 재밌게 본 영화가 다른 이에게도 재미있는 영화가 맞을지 그렇지 않을지에 대해서 말입니다. 그것을 어떻게 확인할 수 있을까를 생각하다 아래와 같이 머리를 짜내어 봤습니다. < 이 글은 빅 혹은, 스몰 (혹은, 초스몰) 데이터를 다루기 위한 전초단계부터 중, 후반의 단계에서 닥칠 상상해 볼 수 있는 문제들을 기술합니다. 즉, 왜 기존의 데이터들이 디지털 세상으로 이전되기까지 많은 시간이 걸리는지 혹은, 이미 디지털화되어 있는 데이터에 대해서도 새로운 인사이트로 인해 다른 방식으로 다루어지기까지 많은 시간이 필요한지에 대한 이유를 담고 있기도 합니다. 이쪽 계통과 좀 먼 분야에 계신 분들은 가끔씩 나오는 프로그램 코드의 이해를 건너 뛰고 읽어나가셔도.. 이전 1 다음
