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AI 전공자에게 질문
건강한 존 케인즈*
2021.06.21
5
2884
SCORE-BASED GENERATIVE MODELING THROUGH STOCHASTIC DIFFERENTIAL EQUATIONS
논문을 읽고 있는데, 갑자기 아래 같은 생각이 들더라고.
근데 내가 AI에 관해 엄청 전문적인 지식이 있는건 아닌거 같아 전공자에게 물어보고 싶어서.
AI 초창기 연구는 최적화, 튜닝 같은 공학에 가깝다고 생각했는데,
요즘 내가 읽고 있는 논문은 사실상 수학/통계/물리 같은 자연과학의 느낌이 나더라고.
굳이 분류를 해보자면 '이론 통계' 혹은 '통계 물리 응용'?
퓨샷러닝, 메타학습 등 내가 생각하기엔 여전히 공학 측면의 느낌이 물씬 나는 분야도 있지만..
점점 가면 갈수록 확률론적 사고에 기반을 둔 통계적 모델링에 가까워지는 거 같은데.
이런 학문이 CS로 분류가 되는게 맞는건가?
신경망을 학습하려면 강력한 하드웨어, 능숙한 코딩 능력이 필요해서,
CS에서 기원한게 자연스러워 보이긴하는데 요즘 읽는 논문은 CS 논문으로 보는게 맞나 싶어서.
논문을 읽고 있는데, 갑자기 아래 같은 생각이 들더라고.
근데 내가 AI에 관해 엄청 전문적인 지식이 있는건 아닌거 같아 전공자에게 물어보고 싶어서.
AI 초창기 연구는 최적화, 튜닝 같은 공학에 가깝다고 생각했는데,
요즘 내가 읽고 있는 논문은 사실상 수학/통계/물리 같은 자연과학의 느낌이 나더라고.
굳이 분류를 해보자면 '이론 통계' 혹은 '통계 물리 응용'?
퓨샷러닝, 메타학습 등 내가 생각하기엔 여전히 공학 측면의 느낌이 물씬 나는 분야도 있지만..
점점 가면 갈수록 확률론적 사고에 기반을 둔 통계적 모델링에 가까워지는 거 같은데.
이런 학문이 CS로 분류가 되는게 맞는건가?
신경망을 학습하려면 강력한 하드웨어, 능숙한 코딩 능력이 필요해서,
CS에서 기원한게 자연스러워 보이긴하는데 요즘 읽는 논문은 CS 논문으로 보는게 맞나 싶어서.
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