AI분야가 지금까지 보여준게 얼만데 아직도 겨울이 온다 어쩐다 하고 있는건지

이기적인 가브리엘 마르케스*

2021.08.05

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결국 미래는 플랫폼 싸움으로 가게 되는데

난 AI기능이 잘 녹아 있는 플랫폼이 승리할 수밖에 없다고 봐

구글만 봐도 알 수 있잖아

예를들어 유튜브의 추천 알고리즘이나 구글포토의 컴퓨터비전 알고리즘 지메일의 자동완성기능 등등

이것들 다 머신러닝으로 구현된 것들이야

이걸 맛본 사람들이 과연 머신러닝 안 들어간 서비스에 만족하면서 쓸 수 있을까?

어차피 다 논문으로 공개되서 연구인력은 많이 필요 없을거라는 이야기도 있던데 결국 핵심기술은 공개 안되어 있어

예를들어 스냅챗 성별전환 필터같은거 공개되어있나? 그거 지금이야 많은 앱들에서 지원하지만 첨 나왔을땐 완전 신세계였잖아

이런 기능들 다른 회사에서도 지원안해주면 도태되기 때문에 연구개발인력 수요는 여전히 클 거야

내가 보기엔 머신러닝은 지금까지 엄청난 성장을 이뤄냈지만 아직도 성장가능성이 매우 크다고 본다

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댓글 16개

정직한 아리스토텔레스*

2021.08.05

박사 배출의 측면에서 머신러닝의 진짜 치명적인 점은 박사 졸업생들의 domain knowledge 상실입니다. 최근 공학부문 졸업자들이 머신러닝 적용하는 데에 시간을 다 쓰다 보니 공학 기반기술에 대한 노하우와 지식이 형편없어졌어요.

대댓글 10개

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2021.08.05

누적 신고가 50개 이상인 사용자입니다.

개나소나 컴파일러, 프로그래밍언어를 쓰고있지만 지금 컴파일러나 프로그래밍 언어'만' 연구하는 사람이 몇명이나 됨?

개나소나 쓰게 되면 그냥 commodity이자 basic skillset이 되버리는거임

대댓글 2개

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2021.08.06

꽤 정확한 지적임. data type과 goal의 특성만 맞으면 하나의 테크닉으로 많은 도메인에 이용할 수 있는게 ML의 조홀라 큰 강점이라, 아직 business측면에서 성장할 가능성은 무궁무진함. 하지만 도메인의 특성을 잘 이해하지 못하면 실패할 가능성이 매우 높음. Core technology는 시장의 니즈에 비해 너무 앞서나갔다는 생각도 듬.

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