이번에 운이 좋게도 구글 머신러닝 부트캠프 3기에 선정되었다. 방학 때 뭐라도 하고 싶어서 마구마구 지원서를 넣었는데 그중에 하나만 됐다. 아직 결과가 안 나온 것도 있긴 하지만 영 신통치 않다.
그리고 오늘 킥오프 미팅이었는데 생각보다 엄청 로드가 많아 보였다. 사실 나는 가벼운 마음으로 지원했었다. 하지만 다른 분들은 그렇지 않은 것 같았다. 경쟁률도 10:1? 9:1? 정도였다는데 아쉽게 기회를 얻지 못한 사람들도 있는만큼 나도 마음을 단단히 먹고 열심히 해야겠다는 생각이 들었다. 아직 한 건 없지만 그래도 계획이라도 작성해둬야 앞으로 꾸준히 잘 나아갈 수 있을 것 같다.
일단 나는 컴공과 4학년임에도 머신러닝에 대해서 잘 알지 못한다. 얼마 전까지만 해도 시스템 쪽에 관심이 두고 있었어서 머신러닝은 나랑 잘 맞지 않는다고 생각했었다. 하지만 의외로 컴공과 수업이 아닌 계량경제학 수업에서 머신러닝에 대한 관심을 키우게 되었다. 거기서 하는 선형 회귀가 머신러닝으로도 구현이 가능하고 실제로 금융 쪽에서 머신러닝, 딥러닝을 적극 도입하고 있다는 사실을 알게 됐다. 그리고 요새 빅데이터 분산 처리쪽으로도 관심이 많이 생겨서 결국에 머신러닝을 알아두면 좋지 않겠냐는 생각이 들어 지원했다.
그래서 머신러닝 무식자인만큼 다른 사람들이 한걸음 갈 때 난 두 걸음씩 가야 어느 정도 어깨를 맞출 수 있지 않을까 해서 나만의 룰을 추가로 정해두려고 한다.
1. 코세라 강의는 5번에 걸쳐서 제한 시간을 맞춰야 한다. 그 중 세 번째 마감일인 7월 22일까지 모든 강의를 다 듣는 것을 첫 번째 목표로 삼아야겠다. 아직 머신러닝에 대해 뭐 아는 게 없어서 다른 수료 조건인 자격증이나 캐글 컴피티션에 대해 할 수 있는 게 없다. 우선 기반 지식을 쌓아야 뭐라도 하지. 나머지 룰은 앞으로 차차 추가해나가야겠다. 강의부터 열심히 듣자!
2. 22일까지 다 듣기로한 강의는 하루 밀려서 23일에 다 들었다. 이제 캐글과 자격증을 같이 병행하면 될 것 같다.
3. 8/17 저번 주말에 모든 수료 조건을 충족했다.