2023년 2월, 한국에 다녀와서 졸업을 앞두고 마지막 시험을 봤지만 보기좋게 통과실패하고 한학기를 늘려버리게 된 상황에서 딱히 할일이 없어서 영어 공부와 함께 뭘 같이 더 할까 여기저기 기웃거리다가 눈에 들어오는 한 플랫폼에 정착했다.
Coursera
사실 언뜻 들어보기만 했었는데 MOOK 플랫폼의 시조새 격이라는 것은 몰랐다. 이곳에서 사실 뭐 하나 그냥 들어볼까 하고 쳐다보고 있는 도중에 이전부터 핫하다는 Deep Learning 이라는 키워드가 눈에 들어왔다. 석사과정에서 머신러닝의 기초에 대해서 배운적은 있지만 머릿속에 남는게 확실히 없어서 그냥 한번 들어볼까 하고 검색을 시작했다.
코세라. 이곳에서 Deep Learning으로 검색하여 필터에서 제일 아래쪽으로 내려가 한국어를 선택했다. 영어 독일어는 머리아프니까 한국어로 편하게 듣고 싶었다. 약 80여개의 검색 결과중에 Beginner를 위한 것을 고르기로 하고 쭉 둘러보다가 마침 하나가 보이길래 무작정 시작했다. 이름하여
Structuring Machine Learning Projects
난이도도 Beginner이고 강의 제목도 뭔가 전반적인 구조를 소개해줄 것 같아서 무작정 등록했다. 코세라에서 어떤 유료강의를 등록하게 되면 처음 일주일은 무료의 시간을 준다. 이 강의를 시작하면서 역시 일주일의 무료시간을 받았는데, 들어가보니 2주 과정으로 되어있길래 무료기간 안에 끝내야겟다고 생각했다. 수업을 제공하는 기관은 DeepLearning.AI 라는 곳인데, 잘 몰랐는데 이쪽 분야에 몸담은 사람들에게는 꽤나 유명한 곳인것 같다. 대표인 Andrew Eg 이라는 사람이 강사인데 알고보니 딥러닝 분야에서 굉장히 유명한 사람이다. 더욱이 코세라의 창업자이기도 하다.
2주 과정을 시작하면서 짤막한 동영상들이 여러개 있는데 차례대로 보면서 배우고 마지막에 한 주 과정에 대한 내용을 테스트를 통해 완료된다. 테스트를 통과하려면 80%이상 맞춰야 한다. 이 강의의 1주차를 끝내면서 뭔가 이상하다 싶은 점이 있었는데, 머신러닝이나 딥러닝에 대한 이론적 선행학습이 없다면 전혀 이해할 수 없는 내용들이다. 예를 들면 트레이닝세트, 테스트세트, 개발세트에 대한 개념과 그들을 어떤 식으로 효율적으로 분배해야 하는지, 어떤 에러가 나타났을때 어떻게 조절해야하는지 등등의 프로그램 개발 과정에서 일어날 수 있는 상황들에 대한 예방과 대처에 대해서 설명해주고, 강사의 노하우를 전수해주기도 한다. 근데 이게 Beginner 수준이라고? 뭔가 잘못됐다.
나중에 2주차를 겨우겨우 다 마치고나서 이게 뭔가 싶어서 찾아보니 설명 앞부분에 딥러닝 심화과정의 세번째 코스라고 표기되어 있는 것이 아닌가. 알고보니 딥러닝 심화과정(Deep Learning Specialization)은 다섯개의 코스로 구성되어 있으며 차례가 확실하게 구분되어 있었다. 어영부영 세번째 코스를 어떻게 끝내긴 했는데, 원래 딥러닝에 대한 강의를 듣고 싶기도 했고, 또 막상 하나 끝내놨으니 이 전체 과정을 들어봐야겠다는 생각에 첫번째 코스인 Neural Networks and Deep Learning를 등록했다. 첫번째 코스에 관한 내용은 다음에 더 자세히 포스팅 하겠다.
이 전체 과정은 매달 46 EUR이고 다달이 내는동안 다섯개의 코스를 완주하면 끝이 난다. 그래서 빨리 끝낼수록 이득이다. 각 코스가 보통 3~4주 과정으로 진행되는데, 본인이 시간이 있고 능력이 있으면 더 일찍 끝내버려도 상관없다. 그렇게 예상 교육기간을 확 줄여가면서 돈을 아끼고 인텐시브하게 배우는게 낫겠다는 생각이 든다. 각 코스를 끝내면 수료증을 받을 수 있으며, 다섯개의 코스를 다 마치고 과정을 졸업하게 되면 전체 과정 졸업에 대한 증명서를 또 받는다. 이런것들이 인생을 크게 좌우하거나 할것 같지는 않아 보이지만, 개인적으로 배운 스킬이 어쨌든 살아가는데 마이너스가 될 일은 없고, 또 증명서를 이력서에 한줄 추가해 넣으면서 어필할 수도 있겟다는 의견이다.
본인은 이 과정을 한번 끝까지 마쳐볼 생각이다. 사실 요즘 졸업이 코앞인데 막막한 생각이 들어서 뭐라도 더 해보자는 마음에 시작한거긴 하지만, 뭘 배운다는 것은 인생에 나쁠게 하나도 없다. 다같이 달려서 뭐라도 되보자.