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인공지능 분야 전망에 대해

2021.12.23

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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.

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댓글 13개

2021.12.23

neural ode, zero shot learning에 관심있으실 것 같습니다.

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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

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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.

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