[머신러닝스터디/2016]
[머신러닝스터디/2016/목차]
== 내용 ==
 * 치킨/푸들 이미지 classify가 이미 잘 되니까 다른 주제를 정하자는 의견이 나왔고 새로운 주제를 정한 이후에 프로젝트의 방향에 대해 여러 논의가 있었습니다.
  * 프로젝트 주제를 자주 바꾸는 것 같다(kaggle -> imagenet -> ?)
  * 현재 스터디에 깊이가 없는 것 같다. 예제 코드를 돌려보고 돌아가면 다음 주제로 넘어가는 수준이다. 논문등을 찾아보거나 API를 직접 구현하는 방법도 있었을 것이다.
  * 치킨/푸들 이미지넷 프로젝트에서 구글 코드가 분류를 잘 한다고 넘어갈 것이 아니고 더 저수준에 대해 공부 해 볼 수도 있었을 것이다.
  * 처음부터 깊게 공부하는 것보다 처음에는 얕게 학습하고 여러번 반복하는 것이 학습에 좋다.
  * API등을 직접 구현하는 것은 현재 수준으로 무리이므로 사용하는 것에 먼저 익숙해지는 것이 좋다.
   * KNN을 직접 구현하려다가 그냥 넘어간 적 있음..
  * 개인 시간에 할 수 있는 부분은 개인 시간에 따로 공부하고 스터디 시간에는 여럿이 함께 할 수 있는 활동을 해야한다.

 * 새로운 프로젝트 주제: [https://arxiv.org/pdf/1508.06576v2.pdf A Neural Algorithm of Artistic Style]
  * 의견주세요
== 후기 ==
 * [서지혜] - 프로젝트를 특정 논문을 보고 코드로 구현하기로 정할 수도 있었을 것 같다.
== 다음 시간에는 ==
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