카카오 계정과 연동하여 게시글에 달린
댓글 알람, 소식등을 빠르게 받아보세요

가장 핫한 댓글은?

인공지능 분야 전망에 대해

2021.12.23

13

4751

안녕하세요.

고전 고체역학 전공하고있는 기계공학 박사과정 입니다.

최근에 인공지능 분야가 항상 핫하고 채용도 많이 하고, 부러운 마음이 들어,

제 연구 도메인에 적용해보려고 나름 독학해서 공부하고 있는데요.

저의 미약한 지식으로는 현재 AI 모델들은 결국 데이터가 신뢰성있고 충분히 많아야 작동이 잘 되는 것 같습니다.

그런데 저희 분야는 적은 수의 실험 결과로 다른 공정을 예측해야하는게 주요 목적이라 적용 할만한 아이디어가 잘 떠오르지 않네요.

이와 관련해서 어떤 블로그 글(https://m.post.naver.com/viewer/postView.naver?volumeNo=32515040&memberNo=36733075)도 읽어보니, 현재 인공지능은 결국 데이터가 없으면
사용이 제한되는 것 같습니다.

개인적인 생각으로는 AI가 더 보편적으로 발전하기 위해서는 데이터가 적어도 physics를 예측 할 수 있을 정도로

발전해야할 것 같은데, 혹시 인공지능 전공자분들은 어떻게 생각하시는지 의견이 궁금합니다.

카카오 계정과 연동하여 게시글에 달린
댓글 알람, 소식등을 빠르게 받아보세요

댓글 13개

2021.12.23

neural ode, zero shot learning에 관심있으실 것 같습니다.

대댓글 1개

해당 댓글을 보려면 로그인이 필요합니다. 로그인하기

2021.12.23

데이터가 70%먹고 간다 샹걱함.그만큼 데이터 만지는데 제일 많은 시간을 소비하고도 있고...자율주행쪽에선 게임쪽에서 쓰이는 언리얼 엔진? 같은써서 가상 데이터를 수ㅏㅂ게 취득하는거같기도 하고 또 다른분야에선 gan으로 dataset 만들어내는것도 봄

대댓글 1개

해당 댓글을 보려면 로그인이 필요합니다. 로그인하기

2021.12.24

AI가 스몰데이터엔 원래 잘 안 됨. 스몰데이터 해결하겠다고 퓨샷러닝 하는건 내가 볼땐 논두렁 판다고 포크레인 가져오는 격. 퓨샷러닝을 연구하는 사람이 아니고선, 기존 모수 통계 모형 같은걸 사용하는게 훠얼씬 효율적.

대댓글 1개

해당 댓글을 보려면 로그인이 필요합니다. 로그인하기

해당 댓글을 보려면 로그인이 필요합니다. 로그인하기

해당 댓글을 보려면 로그인이 필요합니다. 로그인하기

해당 댓글을 보려면 로그인이 필요합니다. 로그인하기

해당 댓글을 보려면 로그인이 필요합니다. 로그인하기

해당 댓글을 보려면 로그인이 필요합니다. 로그인하기

댓글쓰기

게시판 목록으로 돌아가기

앗! 저의 실수!
게시글 내용과 다른 태그가 매칭되어 있나요?
알려주시면 반영해드릴게요!