딥러닝 독학 관련 질문드립니다

Gpt가 어떻게 돌아가는지 모르지만 잘 이용하는것처럼, 선대를 모르셔도 사실 모델 갖다쓰는건 시간 좀 들이면 할 수 있는 것 같습니다만.. 되면 왜 돌아가지? 안되면 왜 안돌아가지? 할 가능성이 높은 것 같습니다. 또 문제가 생겼을 때 어디를 손대야할 지 감이 안잡히는 경우가 많을것 같습니다. 전 딥러닝 모델들은 여러 블록이 결합되어서 차근차근 실행된다고 생각하고 있는 편인데, 논문을 참고해서 특정 블록을 갈아 끼워도 될지 안될지, 갈아끼우면 생기는 장점과 단점은 무엇이고, 내가 어떤 행동을 한 것인지... 선대를 모르면, 설명하기도 어려운 것 같습니다. 결론은 알아야 좋다.

딥러닝 공부하기전에 기본적인 데이터 전처리나 머신러닝 부분은 정확히 알고 가시는게 도움이 많이 되실겁니다. 또한 딥러닝 같은 파트는 수학 및 통계 지식이 필요합니다. 물론 수학과나 통계학과 학생들 처럼 깊이 있는 수준은 아니지만 기본적인 지식을 필요합니다. 딥러닝 뿐만 아니라 파이썬/데이터 분석/머신러닝 등 궁금하신 부분이 있으시면 아래 링크를 통해 자세한 안내 도와드리겠습니다 https://naver.me/5Vliudns