1	비공개 손님 … 2017-08-01 08:36:54
	TensorFlow KR 그룹 가입하세요. 거기 좋은 자료들 많습니다. 그리고 요즘 이쪽동네는 TensorFlow vs Keras 구도로 가고 있네요. 우선 페북 그룹에서 맛보기부터 하신다음 수업 들으시는게 좋을것 같습니다. 이바닥에서 젤 중요한 과목은 확률 및 통계인데 이걸 잘하려면 결국 대학 수학 전반을 공부해야해서.. 어느정도 겉핥기(API, 아키텍쳐 등)에 익숙해진 뒤에 대학 수업 수강을 고민해봐도 늦지 않을것 같아요

2	비공개 손님 … 2017-08-01 13:17:52
	개인적으로 이미지 분석에 opencv 안써보고 딥러닝 바로 들어가면 막상 활용할때(튜닝할때) 엄청나게 큰 벽에 부딛히게 되도라구요.. 기본적인 cv 에 제공되는 알고리즘들은(sift, surf 등) 이해하시고 넘어가시는게 정석이라고 봅니다.

3	비공개 손님 … 2017-08-01 13:19:26
	그리고 시작은 keras로 하세요. 어차피 tf에 포함된 프로젝트긴 하지만 이게 훨 시작하기 좋습니다. 요즘은 keras vs pytorch 분위기인거 같은데 아닌가여 ㄸ

4	비공개 손님 … 2017-08-01 13:19:56
	최신 네트워크들이 torch 로만 나와있는게 많아서 pytorch가 엄청 뜬다는..

5	비공개 손님 … 2017-08-02 02:53:45
	제가 잘못알고 있을수도.. ㅋㅋ

6	비공개 손님 … 2017-08-02 11:05:38
	네 정말 감사합니다. 공부살것들이 점점 늘어가는 느낌이지만, 제대로 하면 좋지요...

7	비공개 손님 … 2017-08-02 15:52:01
	사진 분석이 꼭 ml 로만 하진 않아요 하려는 사진 분석이 뭔지를 특정해야되요 recognition 류로 가면 당연히 ml 이지만 다른쪽은 아니거든요

8	비공개 손님 … 2017-08-03 13:10:37
	네... 지금 생각하는 건 실험 결과 분석인데요. 이게 좀 애매한 구석이 있어요. 사람이 판단하기엔 딱 이거라고 나오는데, 필터링. 바이너리 이미징... 머 이런걸로 하면 힘들거 같아요. 잘 못해서 그런걸지도 모르겠네요.