학습 기계 학습의 세 단계 | Pascal Janetzky에 의해 | 2025 년 1 월
1 부 : 초보자 단계
연구 및 산업 분야에서 6 년 이상의 머신 러닝 경험을 쌓은 후, 해당 분야가 수년에 걸쳐 얼마나 멀리 떨어져 있는지 보는 것은 매우 흥미 롭습니다. 나는 아직도 세미나 룸에 앉아 모든 ML에 대한 강의를 듣는 것을 기억합니다 : 딥 러닝, 강화 학습, 무작위 산림, 신경망, 자연 언어 처리,…
한 가지 특별한 NLP 강의가 내 기억에서 눈에 띄는데, 여기서 우리는 현장의 빠른 발전에 대해 논의했습니다. 우리는 전 주에 바닐라주의 메커니즘에 대해 논의하고 있었고 현재 변압기 기반 접근법을보고있었습니다. Great Tutor는 모델의 매개 변수 수를 가진 그래프를 보여주었습니다. 그런 다음 당시의 진보를 찾아 보았고 분명해졌습니다. 한 달 안에 모든 인물이 구식입니다. 그때 내 ML 여행이 간신히 시작되었을 때, 이미 출판 된 혁신의 양은 이미 미쳤다.
그 이후로, 나의 여행은 여러 단계에서 진행되었습니다. 다른 ML 사람들과의 교류에서 비슷한 경험이있는 것으로 보입니다. 초보자부터 노련한 실무자에 이르기까지 여행은 다음 세 단계로 나눌 수 있습니다.
1 단계 : 초보자 (~ 1 년;이 기사)
Phase II: 중간 (~ 1 ~ 3 년; 다가오는)
III 단계 : 고급 (~ 5+ 년; 다가오는)
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