대학원생으로 알고리즘의 하이퍼파라미터 최적화방법에 관심을 갖게되었습니다. 그리드서치, 랜덤서치가 전통적으로 사용하는 방법이었지만, 베이지안최적화의 개념을 알게되고 연구하고있던 알고리즘에 BayesOpt를 적용해보고자 여러 자료들을 조사하였습니다. 그러나 제가 수강을했던 2019년 초에는 머신러닝에 베이지안최적화를 적용하는 자료에 대해서 자료가 굉장히 부족했습니다. 그러나 문일철 교수님의 베이지안최적화강의를 알게되었고, 관련동영상을 모두 보았습니다.

이 동영상은 베이지안최적화의 두가지 중요한 파트인 가우시안프로세스리그레션과 acquistion function에 대한 개념을 심도있게 들어가고있습니다. 사실 베이지안최적화를 공부할때 왜 gpr과 acq function을 공부해야하지 라는생각을하는 분들도 굉장히 많으실껍니다. 또한 베이지안최적화인데 베이지안이라는 말이 도대체 어디에 나오지 라는의문을 갖으실분도 많으실꺼라고 생각합니다. 그러나 문일철교수님의 강의를 들으면 왜 우리가 gpr과 acq function을 공부해야하는지 또한 베이지안이 어디에 적용되는지 아실수 있으실겁니다. 

저는 이 동영상강의를 듣고 문일철교수님연구실에 박사로 지원하고싶을정도로 교수님의 강의력은 제가 감히 평가할수 없을 정도로 상당히 훌륭하십니다. 베이지안최적화이외에도 상당히 많은 강의들이 있으니 도움이 되는 강의들을 들으시면 되시리라믿습니다. 

이 강의덕분에 b.o에 대한 개념도 정립할 수 있었으며 제 석사졸업논문도 수월하게 작성하고 있습니다. 학회발표와 논문대회를 나갈수 있었던 것도 모두 제대로된 개념 정립덕분에 가능한 것이라고 생각됩니다. 교수님께 감사드립니다.