AI 연구는 크게
1. AI 프레임워크, 모델 개발
2. 특정 도메인에 AI 적용
두 가지 인데 두 영역 다 미래가 밝지 않나
1. 관점에서는 AI 성능이라는게 완성된게 아니고 아직 해결할 문제 영역이 무긍무진한데 프레임워크 연구가 마를꺼 같지 않고
2. 관점은 어차피 AI의 의의는 지능임 다순히 알고리즘으로 동작하던 모든 사물 요소가 주변 환경에 맞게 학습하며 사용자에 최적화된 서비스를 제공함 많은 사물에 AI가 적용될수록 많은 사업 영역에서 AI 개발자들은 일할 수 있게 되는거고 Tensorflow, Pytorch 등 라이브러리 나오면서 비전공자들도 조금만 배우면 할 수 있다 하는데 단순히 convolution, recurr 네트워크 구조를 쓰면 그렇기야 하다만 자기 도메인에 맞게 튜닝하고 새로운 프레임워크 개발하는게 비전공자가 쉽게 할만한 일인가 의문인데
openai에서 ㄹㅇ tunning 1도 없이 데이터 넣으면 알아서 구조잡아주고 학습하는 모델이 나오긴 했지만 이 모델 성능이 지금 좋은 것도 아니고 이거 학습하려면 몇개월이 걸리는데 이걸 당장 어떻게 써서 ai 직군이 망한다는 건지 이해가 안가고
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댓글 11개
깜찍한 도스토예프스키*
2021.08.06
ai전공자가 딥러닝 튜닝하는 거 말고 할 줄 아는 게 없다고 믿어서 그래요. 특히 정말 코어ai 오랫동안 파는 사람들은 타분야에 진입하기 싫어해서 그렇지, 수학 물리 실력이 뛰어나서 타분야에서도 잘 적응하는 능력이 있습니다.
2021.08.06
대댓글 2개
2021.08.06
2021.08.06