텐서플로우 하이레벨 API에 대한 이해 머신러닝을 공부하고 구현하다 보니, 모델 개발은 새로운 모델이나 알고리즘을 개발하는 일 보다는, 기존의 알고리즘을 습득해서 내 데이타 모델에 맞도록 포팅하고, 학습 시키는 것이 주된 일이 되고, 오히려, 모델 보다는 데이타에 대한 이해와 전처리에 많은 시간이 소요되었다. 특히 여러번 실험을 하면서 패러미터를 조정하고 피쳐등을 조정하기 위해서는 많은 실험을 할 수 있어야 하는데, 이러기 위해서는 실험(학습)시간이 짧아야 한다. 이를 위해서는 모델 개발 보다 분산 러닝을 하기 위한 코드 변경 작업등이 많이 소요된다. 결론을 요약하자면, 실제로 알고리즘을 개발하는 데이타 과학자가 아니라, 머신러닝을 활용만 하는 프랙티셔너 입장이라면, 모델을 개발하는 것 보다는 있는 모델..
