Learning

Learning is to be able to Generalize

Understanding with a balance among input, processing, output

가장 쉬운 건 주변 사람들로부터 그 사람들의 장점을 계속 배우려는 자세

어떤 도구를 배울 때는 해당 도구의 사용의 핵심 파악이 중요하다 즉 이 도구를 통해 얻는 abstraction과 classification부터 파악해야 한다. 디테일들은 필요에 따라 배워지는 것이다.

외부의 지식을 input 받기만 하는것을 넘어 나만의 이해로 압축해 output 을 저장하는 게 핵심

각자 가지고 있는 연역지능(top down)과 귀납지능(bottom-up)이 다르기에, 본인강점을 파악하고 학습 방식 설계해야 추상화 레벨에서 디테일이 추론가능한지, 디테일리벨에서 추상화에 능숙한지. 물론 Top-down, Bottom-up approach 둘다 사용하면 좋다. 이론적 접근, 프로덕트적 접근 그리고 구현적 접근 방식으로 다양한 방향에서 이해가능한 input을 넣어주는 게 핵심이고 나중에 만난다.

요약하자면 타당한 환경, 많은 반복, 적절한 피드백, 주도적인 연습이 빠른 학습의 핵심요소들이다

지식의 양을 감당 못하고 더 단순한 형태로 변화시키지 못하는 순간부터, 고일 수 밖에 없다

At the same time, Abstractions allow us to think efficiently, but who learn superficially will not succeed on difficult projects that involve multiple domains of expertise.

외부의 지식을 이해하고 배치해

Information retrieval 하는 시간을 줄이는 과정

인간이 급속도로 발전한 건 배움이 시공간의 제약을 넘게 하는 수단이 생긴 이후부터이다.

개인으로서 지식을 선별하고 배치한 후 재사용해서 선별을 반복하는 파이프라인을 구현하고 수정해나가는 게 중요하다. 두번 보는 것은 잘못된 이해와 놓친 것들의 확률을 극히 줄어들게 해주기 때문에

Fast Iteration 을 접목한 학습은 효율적이다.

어떤 개념을 쉽게 설명하지 못한다는 건 그 개념적 실체가 머리속에 추상화되지 않아 논리의 연결수준이 일반적인 레벨에 이르지 못했다는 뜻이다.

공부는 모르는 거 7 아는거 3을 해야한다 근본적으로 아는거 계속하는 실수 저지르지 말기