딥러닝을 이렇게도 찔러보자-cs231n 편(1)

python 을 기반으로 하는 딥러닝은 지금까지 수박겉핥기 식으로 느꼈던 이유가
왠지 python-numpy 를 모르기 때문이라는 생각이 든다.

하루키 원서를 빌려다가 번역판 책과 비교해 가며
마음에 드는 구절을 하나하나 베껴서 공책에 써본들
일본어가 생경하게 느껴지는 이유와 똑같을라나.

cs231n의 두 번째 강좌에서도 이런 점을 저어하였는지,
한 세 가지 사례를 보여주면서 python-numpy를 따로 공부해야 하는지를 확인하라고 했다.
그 중 하나만 예를 들자면 (난 어차피 하나도 몰랐다)

Ypred[i] = self.ytr[min_index]

가장 가까운 example의 label을 예측하라는 문구라는데, 뭐 하나하나 따지고 보면
아, 역시 그랬군, 할 지도 모른다. 하지만 역시 생경하다.

이런 사람들은 python numpy tutoial 을 공부하는게 좋을 듯 하다.
수강생이 많은 만큼 친절하게 잘 짜여져 있을 것을 기대해 본다.