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인공지능 가슴이 웅장해진다ㅠㅠ

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2021.01.07

125

15768

연구쪽으로 보면 레드오션이라는 말이 있지만
아직 생활에 활용도가 낮아서 그런지
인공지능이 우리 삶에 녹아드는 수준까지오면 진짜 영화같겠다ㅠㅠ

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댓글 125개

2021.01.07

네다음 지방대 컴공

2021.01.07

지방 기계임... ㅋㅋ

2021.01.07

회귀분석이 삶에 얼마나 많이 녹아있는데 활용도가 낮다고 하다니.
애도.
J. R. R. Tolkien*

2021.01.07

모를 땐 신기하다가 막상 배워보니 별 거 아닌 기술이라고 느낌.
그래서 더 파워풀한 기술이기도 하고 ㅋㅋ

2021.01.07

머신러닝에 대해 잘모르긴하지만 주위에 많긴하죠ㅋㅋ인터넷부터 요즘 온도 측정 까지 ㅋㅋ근데 사람들은 그게 인공지능인지 모르잖아요ㅎㅎ사람들은 눈에 보이는 로봇 자율주행 같은 것이 인공지능이라 느끼지 자율로 움직이는 로봇이 세상에 깔리는 것을 상상한 겁니다ㅎㅎ

2021.01.07

인공지능이랑 아무 상관 없는데요? 그냥 회귀분석이나 최적화 문제 푼것이지. (그것도 제대로 풀었다는 입증도 안되었고)

2021.01.07

? 유튜브 알고리즘이랑 체온측정할때 얼굴인식 딥러닝아님?

2021.01.07

뉴럴넷은 회귀분석이지 인공지능이랑 아무 상관 없음.
심지어 인간의 신경계랑 유사성도 없고.

2021.01.07

ㅍㅂ ㅍㅂ ㅍㅂ

2021.01.07

오옹? 인공지능 하위에 머신러닝 머신러닝 하위를 딥러닝으로 알고 있었는데....ㅠㅠ
J. R. R. Tolkien*

2021.01.07

뉴럴넷이 인공지능이랑 관계가 없다는건 무슨 소린지 모르겠네
신경계랑 유사성이 없다는 소리도

2021.01.07

지금 CS에서 인공지능이나 머신러닝이라고 주장하는건 회귀분석, 최적화, 시뮬레이션같은 몇개의 고연산이 필요한 분야에 진출하려고 만든 헛소리이고.
딥러닝은 그냥 뉴럴넷 오용하면서 사기치다가 펀딩소스 끊기니까 이름 바꿔서 다시 오용하는것에 불과하고. 대표적으로 NVIDIA에서 업스케일링 기술이라고 DLSS 만들어서 배포하는 것도 가우시안 프로세스가 성능이 훨씬 좋은데 그런걸 잘 모르니까 막 뉴럴넷에만 때려박는거지.

2021.01.07

모델링을 인공지능이라고 사기치는거야 모델이 뭔지 이해도 못하는 CS 분야 사람들의 헛소리이고. 인간 신경계에 대해서 추정하고 그와 비슷하게 만든게 뉴럴넷이긴 한데 그 당시 추정이 틀려서 아무런 상관도 없다는게 밝혀진지 30년이 넘었는데 아직도 그걸 이해 못하는 인간들이 대체 뭘 안다고 이리 근자감이 강한건지도 모르겠네.
Giosuè Carducci*

2021.01.07

뉴럴넷이 인공지능이랑 관심이 없다고?
커뮤니티 평균 지능 보인다

2021.01.07

뉴럴넷이 인공지능이라고 하는게 바로 커뮤니티 평균 지능지수를 보여주는 예시겠지.
회귀분석이나 상관관계가 뭔지도 모르는 인간들이 아는척 하고 다니는 수준 오지고요.
Giosuè Carducci*

2021.01.07

역시 국민평균 5등급 굿굿 어디서 몇개 주워들어서 역시 국평5

2021.01.07

ㅋㅋ 그 국민평균5등급도 안되는 인간이 설치는 커뮤니티 아닌가?
하긴 고등학교때 배우는 회귀분석도 모르는 인간들이 잘났다고 설치니 당연한 이야기지.

2021.01.07

뉴럴넷을 어깨너머로 듣기론 각 node의 상관 관계에 의한 작업이 우리 신경계와 비슷하다해서 붙여진게라고 들었는데 인공지능은 그냥 선형회귀의 집합이고 뉴럴넷은 실제로 다른 의미라는 소리이신가요?
J. R. R. Tolkien*

2021.01.07

Johannes Diderik van der Waals
흥미롭네. 딥러닝(뉴럴넷)이 다차원 회귀분석이라는 건 나도 동의함.
근데 사실 '인공지능'이라는게 아카데믹하게 통용되는 용어는 아니라서 부르기 나름 아님?
얘기를 좀 더 듣고싶은데 더 써주면 고맙고.
혹시 전공은 어느쪽임 ?
Giosuè Carducci*

2021.01.07

딥러닝 베이스가 회귀인데 역시 국민평균 5등급

2021.01.07

Sima Qian: 맨처음에 뉴럴넷 나왔을때는 인간 신경계가 이렇게 생겼겠거니 하고 추정해서 만든건데, 신경계 연구가 진행되니 뉴럴넷이랑 인간 신경계는 전혀 연관성이 없다는게 밝혀진거임. 이름 자체가 뉴럴넷인건 신경망 모사라는 의미인건 맞는데 실제로 인간 신경망을 이해하고 만든 방법론이 아님.

J. R. R. Tolkien: '인공지능' 이 아카데믹하게 통용되는 용어가 아닌데 아카데믹하게 쓰려고 하니까 문제인거고, 그 용어가 수많은 해결 가능한 문제들을 덮어버리고 엉뚱한 논의로 이어지게 만드니까 문제인거임. 회귀분석을 이용한 근사모델을 만들었는데 인공지능이니 윤리를 따져야 한다는 헛소리를 하질 않나. 전공은 자연과학, 의학, 시뮬레이션쪽임.

2021.01.07

ㄴㄴ 자기소개 오지고. 근거도 없이 말하는게 딱 코더 스타일이네.

2021.01.07

음~~그렇군 뉴럴넷이라고 개발 해왔지만 그냥 근사모델일뿐이고 우리가 상상하는 인공지능과 지금의 뉴럴넷은 전혀 다른것이라고 이해하면되나요

2021.01.07

Sima Qian: 우리가 상상하는 그 인공지능은 애초에 구현 가능한 방법론조차 존재하지 않음. 간단하게 MS에서 만든 트위터 봇이 인종 차별을 한다고 하면 실제 지능이 있을 경우 데이터가 아니라 논거를 제시해서 설득이 가능해야 할텐데 그런게 아니잖음. 그냥 데이터를 fitting 한 근사모형일 뿐임.
J. R. R. Tolkien*

2021.01.07

Johannes Diderik van der Waals
퍼셉트론이 인간의뉴런을 모방한 선형결합 + 왜곡(비선형) 장치인데, 그걸로 만들어진 딥러닝 모델 (MLP, CNN, RNN, ...) 은 인간 신경계와는 무관하다는건가?
나도 펀더멘탈(상대적으로 cs에 비해)을 공부하는 사람으로서 딥러닝 기술이 그닥 달갑진 않은데, 그 말은 곧 딥러닝이 각 분야의 도메인 지식을 초월하는 학습장치로 쓰일 수 있기도 해서임. 그리고 그게 꽤나 가능해진 상황이고, 그렇다면 충분히 '인공지능'으로 불릴만 하지 않나 싶어서

2021.01.07

이것이 김박사넷이다 아주 학문적이네

2021.01.07

퍼셉트론은 인간의 뉴런을 모방한적이 없는데? 인간의 뉴런을 모방해 보려고 만든건 맞은데, 실제 뉴런 시스템 연구 결과 유사점이 없다는건 몇십년 전에 밝혀졌고, 그걸 바탕으로 만들어진 뉴럴넷 방법론 (모델과 방법론을 헷갈려 하는거 같은데 MLP, CNN, RNN은 방법론이지 모델이 아님 모델은 GPT-3같은게 모델임) 이 인간 신경계와 같을리가 만무하지.

딥러닝을 입자물리학에서는 1970년대부터 써왔고, 회귀분석은 상관관계 분석이기 때문에 연구 초기에 인사이트를 주거나 아니면 실험 자체가 힘든 분야에서 엄밀한 조건 하에서 쓸 수 있는거지 도메인 지식을 초월 할 수 없음. 도메인 지식을 초월하려면 인과관계를 설명해야 하는데 회귀분석은 어떤 짓을 해도 인과관계를 설명할 수 없고, 실제로 의료분야 인공지능이라고 불리는 성과들은 전부 RCT조차 하지 않은 그냥 통계적 기본도 챙기지 못한 수준이라서.

원리상 도메인 지식을 초월하는 회귀분석은 있을 수도 없고, 인공지능이라고 불릴 이유도 전혀 없다.
J. R. R. Tolkien*

2021.01.07

신경학은 커녕 기초적인 생물학 지식도 없는 cs전공자들이 뇌의 구조를 모방한다고 주장하면 전공자 입장에선 꽤나 코메디긴 하겠지.
J. R. R. Tolkien*

2021.01.07

Johannes Diderik van der Waals
나도 딥러닝을 배운 타 전공자로서 비슷한 고민을 해봤었는데
인사이트가 조금 정리된 느낌이네 ㄳㄳ

2021.01.07

원래 뉴럴넷 만든건 통계학자들이고, 1960년대 당시 생물학 수준으로는 뉴럴넷과 인간 신경이 비슷하게 돌아갈거란 추정이 있었던건 사실이라 그걸 부정할 필요는 없지. 단지 그 이후에 발전한 수많은 과학적 근거들은 뉴럴넷과 생명체의 신경망은 전혀 다르다는게 밝혀졌고 인간 신경망이 아니라 뉴럴넷은 그냥 회귀분석의 하나라고 말하면 되는데 그런 기본적인 과학사도 모르면서 인공지능이라고 주장하면 멍청하단 소리를 들어야 한다는거지.
Irving Langmuir*

2021.01.07

무슨 통계충 회귀무새 하나 계속 보이네

리그레션은 ML의 아주 일부분일 뿐이고
물리학에서 쓰던 ising model따위랑 최근 딥러닝을 동일시하는건 진짜 무식한거고
데이터 기반으로 인과관계 설명을 못한다는것도 역시 무식한 소리임
수학적으로 상관관계랑 인과관계를 구별하는건 불가능하다고 귀납추론 자체를 부정하는 거랑 똑같음.

2021.01.07

딥러닝 자체가 유용한 방법론중 하나인건 맞는데 문제를 풀기 위해서는 우선 문제를 정확하게 정의하고 정의된 문제를 풀기 위한 적절한 방법론을 적용하는 것이 중요한데, 문제자체를 이해도 못하거나 아예 제시도 안하고 그냥 딥러닝에 넣으면 다 된다는 식의 접근은 데이팅 앱 만드는거 말고는 사실 아무 도움도 안되거든. 아마존 상품추천도 그런식으로 안하는데 그런식으로 의료 진단 프로그램 만든다면 경계해야 하는건 당연한거니까. 데이팅 앱 만드는거랑 의료 프로그램이 같은 방법론 적용으로 될리도 만무하고.

2021.01.07

ㅋㅋㅋ 코더 나부랭이 하나 또 왔네.

ML이라는 분야 자체가 근본도 없이 그냥 계산과학 분야 여러개 섞어서 지들이 할 수 있다고 주장하는 헛소리에 불과하고, 모델이랑 방법론도 구별 못하면서 뭘 아는척을 하는건지 웃기네.
데이터 기반으로 인과관계를 설명할 수 있는건 사실인데 상관관계만 구해놓고 인과관계 주장하는 병신같은 코더들이 인과관계 운운하는게 웃기다는 소리란다. 역시 지능이 부족한 코더들은 답이 없다니까.
귀납추론을 인정한다고 상관관계가 인과관계로 둔갑하지 않는단다.

2021.01.07

근데 어디서 ising model 하나 주어들어서 그게 전부인줄 알다니 역시 코더들 지식 수준은 알만함.
Giosuè Carducci*

2021.01.07

니가 생각하는 인공지능 정의랑 다른 사람들이 생각하는 인공지능 정의가 다른 거 뿐인데, 멍정하다.. 흠 역시 국평오 굿굿
통.상적으로 딥러닝은 인공지능 방법론 중 하나 -> 딥러닝은 뉴럴넷이 기초 -> 인공지능과 뉴럴넷은 관계가 있다
여기를 빨리 탈퇴하던가 해야지 인공지능 정의 타령을 하고있네
Irving Langmuir*

2021.01.07

인간이 할 수 있는 대부분의 일들은 컴퓨터도 할 수 있고, 대부분의 분야에서 더 잘 하고 있음
그걸 부정하면 인간의 지능 자체도 부정하는게 됨
사람이 학문하는것도 데이터기반으로 가설세우고 검증하는거 똑같음

CS전공자들이 단순히 결과가 잘 나온다고 이 도메인 저 도메인에서 설쳐대는건 맞는데
그렇다고 현실을 부정하는건 퇴물되는 지름길임

대댓글 1개

2023.04.07

설쳐대긴 뭘 설쳐대 ㅋㅋ 결과가 나오니까 하는거지
결과도 못내면서 입털기는

2021.01.07

역시 코더새끼들의 종특. 지들이 모르고 무식하면 다 다른거지 틀린게 아니라고 주장하지. 하긴 학문에서 용어정의가 얼마나 중요한지 모르는 코더 나부랭이 새끼들이 뭘 알겠어.
위에서는 학술적인거 운운하더니 갑자기 통상적이라는 단어를 꺼내는 수준 오지고. 사기치고 다니다 걸리니까 쫄리냐?

2021.01.07

"인간이 할 수 있는 대부분의 일들은 컴퓨터도 할 수 있고, 대부분의 분야에서 더 잘 하고 있음
그걸 부정하면 인간의 지능 자체도 부정하는게 됨 "
여기에서 이미 ㅈㅈ. 코딩조차 자동으로 못시키는 코더새끼들이 ㅋㅋㅋㅋㅋ

"사람이 학문하는것도 데이터기반으로 가설세우고 검증하는거 똑같음 "
이쯤되면 진짜 CS는 전문대로 보내야 하는게 맞는듯. 연구가 뭔지도 모르다니.

"그렇다고 현실을 부정하는건 퇴물되는 지름길임"
응 니소개. 의료 인공지능 타령하는거 치고 제대로 검증된거 하나도 못봤음. RCT 통과하고 이야기 하자.
Irving Langmuir*

2021.01.07

상관관계로부터 인과관계를 도출하는건 수학적으로 불가능하단다.
ML하는사람 대부분이 원래 수학이나 물리 하던 사람이야 K대 S교수는 IMO출신이고
Giosuè Carducci*

2021.01.07

코더한테 쳐맞고 다니냐? 난 코더도 아닌데 먼 학문에서도 인공지능 방법론중 하나가 딥러닝이다 유사과학자야 에휴

2021.01.07

"ML하는사람 대부분이 원래 수학이나 물리 하던 사람이야 K대 S교수는 IMO출신이고"
푸하하하하하하 진짜 학문이 뭔지도 모르는 병신 맞구나. 수학이랑 물리랑은 원래 100만 광년쯤 다른 학문이고, 물리하던 인간들이 프라이싱 진출해서 삽질한적도 있는데 물리나 수학하던 사람들이 ML이라고 사기치면 그게 옳은게 되나?

2021.01.07

유사과학은 너고. ㅋㅋㅋㅋ 회귀분석 방법론중 하나가 딥러닝이란다.
Irving Langmuir*

2021.01.07

사람은 데이터로부터 인과관계를 추출해도 되는데
왜 컴퓨터는 데이터로부터 인과관계를 추출 못하는지 논리적으로 답변해봐라

어디서 지잡대 통계학과 하나가 자꾸 입에 걸레물고 난리치고 있네
Giosuè Carducci*

2021.01.07

사람인가? 학문에서의 인공지능 정의 얘기하고 있는데 또 헛소리하네 역시 국평오 대단

2021.01.07

응 p-value가 뭔지만 알아도 너같은 소리 안한단다.

어디 잡대 컴싸 하나가 사기를 치고 지랄을 하냐?
J. R. R. Tolkien*

2021.01.07

Johannes Diderik van der Waals

하나만 더 물음
너가 말한 방법론적 회의에 대해 인터프리터블 딥러닝은 어떻게 생각함?
도메인 지식만으로 풀어내는데 한계가있는 테스크에
딥러닝을 적용하고 그걸 해석해서 도메인 지식에 참고하는 툴로써의 역할은?

2021.01.07

"Giosuè Carducci 2021.01.07
니가 생각하는 인공지능 정의랑 다른 사람들이 생각하는 인공지능 정의가 다른 거 뿐인데, 멍정하다.. 흠 역시 국평오 굿굿"
학문적으로 서로 다른 정의를 쓸수 있다고 주장하던 병신이 갑자기 뭔 개소리를 또 하지? 하여간 수준낮은 코더새끼가 지랄도 풍년이네.
Giosuè Carducci*

2021.01.07

딥러닝을 공부 안해봤으니 모르지 딥러닝 기초가 회귀라고 ,
P값을 어떻게 모르냐? 하긴 회귀도 제대로 모르는거같은데 회귀에서도 p값이 쓰인다는것도 모르겟지
Giosuè Carducci*

2021.01.07

또 이상하게 논점흐리네 역시 국평오 굿굿

2021.01.07

J. R. R. Tolkien:
인터프리터블 회귀분석은 그냥 개소리임.
상관관계를 구해서 인과를 찾겠다는 소리니까.
위에서 말했잖아. 인사이트를 주기 위한 시도를 하거나 재실험이 불가능하거나 매우 어려울 경우 유용할 수 있지만 그렇다고 남발할 수 있는건 아니라고. 당연히 논리적 과정에서 회귀분석을 이용한 접근은 중요한 도구중 하나지. 근데 그 인터프리터블 딥러닝이건 회귀분석이건 과학적 연구랑 다른게 뭐가 있냐는거지.

2021.01.07

한글도 모르는 코더 새끼가 지랄도 풍년이네.
하긴 그러니 개소리를 이어붙이고 있는거겠지만.
MS 트위터 봇이 너보다는 낫겠다. 왜 인공지능 타령하는지 알겠네. 지능이 저리 쳐 낮으니 회귀분석으로 만든 모델보다도 못한 새끼니 그런거지.
Irving Langmuir*

2021.01.07

아니 진짜 욕나오게 하네 ㅋㅋㅋㅋㅋ

인간은 데이터로부터 인과관계를 도출할 수 있다고 주장하는데
그럼 왜 컴퓨터는 똑같은 일을 할 수 없다는거냐고 묻잖아

"인사이트" 때문이냐? ㅋㅋㅋㅋㅋ
Giosuè Carducci*

2021.01.07

역시 이새끼 회귀분석이 먼지도 모르네 걍 취업준비 잘해라
Pablo Neruda*

2021.01.07

야 씨발 여기 물리전공이고 인공지능 까데는 사람이 누구냐?

나 저 위 글 쓴 사람인데 나랑 니랑 동일인물 취급하잖아 병신아.

2021.01.07

이 미친새끼는 욕을 쳐먹어도 모자랄 새끼가 지랄 연병 꼴깝을 떨고 자빠졌네.

인간은 데이터가 없어도 학습하는데, 데이터 없이 모델 만들어보던가 병신아.
p-value 구하는거랑 그걸 설명하는거의 차이도 모르는 병신 또라이 새끼가 지랄좀 그만해라.

가서 한국어나 더 쳐 공부하고. 못배우고 무식해서 지능이 낮은거는 충분히 알았거든?
Irving Langmuir*

2021.01.07

"인간은 데이터가 없어도 학습한다"

ㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋ

2021.01.07

시발 병신새끼 하나 더 왔네.
물리를 전공한 새끼가 회귀분석 모델 검증에 대한 내용도 모르고 인공지능같은 사기를 빨아제끼냐?
못배웠으면 좀 공부나 쳐하던가 병신새끼야.

2021.01.07

와 컴싸 새끼들 진짜 무식한건 답이 없다.
인간이 데이터만 가지고 학습한다고 생각하다니.
진짜 CS는 전문대로 보내버려야 한다니까.
Irving Langmuir*

2021.01.07

시발 이건 박제해서 보존해야할듯

"인간은 데이터가 없어도 학습한다"

2021.01.07

엄마...내게시판 핫게됐어....,

2021.01.07

왜 니가 무식한거 박제하게?
하긴 그걸 알았으면 지랄 연병을 하지는 않았겠지. ㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋ
와 인간이 데이터만 가지고 학습한다는 좃병신 새끼도 설칠수 있는 곳이었구나.
Irving Langmuir*

2021.01.07

"인간은 데이터가 없어도 학습한다"
"인간은 데이터만 가지고 학습한다"

아니 얼마나 병신이길래 논리부정도 제대로 할 줄 모르는거냐
초딩때 집합에서 벤 다이어그램 안배움?
진짜 가슴이 웅장해지네
J. R. R. Tolkien*

2021.01.07

데이터가 없어도 학습하지.
페러데이 법칙처럼 실험적으로 찾아낸 것도 있지만
아인슈타인의 상대성이론은 인간의 '직관'으로만 설명 가능함.
이걸 데이터가 필요로 하는 딥러닝 방식이 찾아낼 방법은 없다고 봐야지

2021.01.07

유치원때 한글도 못배운 새끼가 밴다이어그램은 어디서 주어들었구나.
언어도 이해 못하는 병신새끼가 글을 읽고 밴다이어그램을 그릴줄은 아니?

시발 이런새끼들도 학위주는 CS는 진짜 얼마나 개판인가? 아 하긴 학부 다닐때 CS 전공한 새끼들 개소리는 참 많이 듣긴 했었지.
어디 기술대학이나 다녀야 할 새끼들이 4년제 와서 지랄을 하는건지.

2021.01.07

J. R. R. Tolkien
애초에 그걸 이해할 정도였으면 이렇게 병림픽을 했겠음?
방법론을 남용하면 안되고 적절하게 사용해야 한다는 것에 게거품 무는 병신들임.
MS에서 만든 트윗봇도 인종차별 하면 데이터가 아니라 논거로 설명해서 교정이 가능해야 인간이랑 비슷한거지. 그런데 그런 기본적인 내용도 모르고 기계 학습이라니까 진짜 학습하는거라고 착각하잖아. 인공지능이라는 단어가 위험한게 저렇게 멍청한 애들이 진짜라고 믿어버리는게 위험하다는거임.

2021.01.07

박사 '수료'한 사람이 phd로 행세 하고 다니는 것 만큼 우스운 일은 없죠... 박사과정 시절 쓴 논문이 겨우 2저자로 쓴 논문 하나가 끝이라면 더욱...ㅎㅎ
Pablo Neruda*

2021.01.07

상대성 이론도, 광속불변이라는 데이터가 있기에 가능한거 아님? 광속불변을 모르는데 상대론이 어떻게 나옴?

2021.01.07

와 시발 저런새끼가 물리학을 운운해? 광속불변 이론일 먼저 나오고 그 뒤에 광속 불변이 실험적으로 관측되었는데 광속불변을 모르는데 상대론이 어떻게 나온다니. 진짜 수준 알만 하다.
Pablo Neruda*

2021.01.07

광속불변은 물론 멕스웰 방정식으로 유도 가능하지만, 그럼 멕스웰 방정식은 그냥 바로 나옴?
Pablo Neruda*

2021.01.07

그리고 멕스웰 방정식이 바로 광속불변인 것도 아닌게, 그거 설명하려고 에테르 도입하고 실험하고 지랄하다가 결국은 나온 결론이 광속불변이야.

멕스웰 방정식 딱 하나만 가지고 광속불변으로 결론 내릴 수는 없음. 광속불면은 멕스웰 방정식을 공변으로 유지하기 위한 조건이지만, 빛이 매질이 있다면 다른 식으로도 해석 가능 하기 때문에 결국은 에테르 검증 실험이 필요했음. 그래도 안 나오니까 광속불변으로 상대론이 나온거지.
J. R. R. Tolkien*

2021.01.07

Pablo Neruda
맥스웰 방정식의 상당부분이 '직관'으로 나왔죠. 실험적이 아니라
Irving Langmuir*

2021.01.07

인간은 직관이 있지만 컴퓨터는 직관이 없다
ㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋ

2021.01.07

맥스웰 방정식이 어떻게 나왔느냐가 왜 중요하지? 지금 이야기 하는건 귀납적 접근법인 데이터 기반 학습으로 연역적 논리과정을 절대 설명 못하는데 인간이 데이터 없이 학습하는걸 이해 못하는 병신들 이야기를 하는중인데?

2021.01.07

J. R. R. Tolkien
저거봐 컴퓨터에 직관이라는게 있다는 소리를 할 정도로 개소리를 하는 놈들이 있잖아. 인공지능이라는 단어를 마케팅적으로도 쓰면 안되는 이유라니까.
Pablo Neruda*

2021.01.07

음..쿨룽의 법칙이 직관으로만 나왔나요?
물리 역사를 잘 모르시는 듯..?

뉴턴역학도 결국은 데이터로 시작한 거에요. 브라헤가 측정해서 케플러가 정리한 법칙을 설명하려다가 나온게 뉴턴역학임.

데이터가 없어도 되는 학문은 단 하나, 수학이죠. 이게 무슨...
Pablo Neruda*

2021.01.07

Johannes Diderik van der Waals // 님한테 한말 아님. 물리 이야기 꺼내니까 하는 말임.

2021.01.07

Pablo Neruda
미학을 데이터로 함? 연역적 논거로 할텐데.
Irving Langmuir*

2021.01.07

수학은 공리위에 세워지는데
공리로부터 법칙 유도하는건 컴퓨터가 아주 잘 함

2021.01.07

공리 세우는거를 못하는데 컴퓨터가 인간이랑 어떻게 똑같지?
그리고 수학 연구에 대해서 아는게 하나도 없나본데, 수학은 법칙 유도하는게 아닌데 무슨 헛소리를 하는걸까?
역시 멍청하면 개노답.
Pablo Neruda*

2021.01.07

Johannes Diderik van der Waals

말 실수 인정. 자연과학쪽으로 한정해서 수학만이라고 정정하겠습니다.
철학 및 파생학문들도 데이터 없이 가능.

2021.01.07

Pablo Neruda
ㅇㅋ 인정.

뭐 자연과학쪽에서도 이론하는 쪽이면 대부분 데이터 없이 가능하긴 한데, 과학의 기본이 데이터를 기반으로 모델링을 하는 학문이고 그러니 노벨 물리학상도 귀납적 입증이 되어야 수여되는거지. 사실 쟤들이 말하는 인공지능은 그냥 과학을 용어 바꿔치기만 한 수준이라서 문제인거임.
J. R. R. Tolkien*

2021.01.07

Pablo Neruda
데이터도 필요한건 맞는데, 결국엔 인간의 직관이 필요하니까, 더군다나 맥스웰 방정식처럼 수학적으로 '아름답게' 쌍을 이루는 법칙이라면 더욱 직관의 영역인거같은데.
게다가 맥스웰 방정식이 의미있는건, 결국 솔루션인 EM wave 때문인데,
이걸 알아낼 수 있는지는 잘 모르겠음
Irving Langmuir*

2021.01.07

ㅋㅋㅋ 이정도면 논쟁하는게 의미가 없는 수준
Irving Langmuir*

2021.01.07

인간은 직관이 있고 공리를 세울 수 있고 공식을 아름답게 만들 수 있어서 컴퓨터와 다르다
???????

2021.01.07

J. R. R. Tolkien

실험설계는 인간밖에 못하긴 하지만 그 부분을 제외하고 실험설계가 잘 되었다는 전제 하에 데이터를 뽑으면 EM wave를 찾을 가능성은 있지 않겠음? 물론 실험설계를 해야 하는 단계에서 인간의 직관이 없으면 불가능하지만.

대충 맥스웰 시대부터 이론적인 직관이 실험을 앞서면서 실험물리학이 이론물리가 제시한 이론을 검증하는 방향으로 변해갔지만 그 전까진 데이터 기반으로 직관적 추정을 한거니까. 케플러도 스승이 쌓아놓은 정밀 데이터가 있었기에 타원 궤도인걸 알았던거고.

2021.01.07

Irving Langmuir

ㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋ 애초에 논쟁이라는걸 컴퓨터가 하질 못하는데 논쟁을 했다고 주장하는 꼬라지.
수학이 공식을 만드는거라고 생각하다니 진짜 멍청함의 끝을 보는거 같다. 수학과 동기에게 보여줘야지. ㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋ
J. R. R. Tolkien*

2021.01.07

Irving Langmuir
그게 아니라, 인공지능(딥러닝)이 수치해석적인 솔루션을 제시할 수는 있어도, general 하게 문제 해결은 못하지 않냐는거임. maxwell 방정식도 딥러닝이 찾아낼 수는 있지만, 결국 제일 중요한 EM wave는 그 방정식에 대한 인간의 직관적 분석때문이잖음.

2021.01.07

J. R. R. Tolkien

쟤 나무위키가서 EM wave가 뭔지 찾아보고 있을거임.
J. R. R. Tolkien*

2021.01.07

근데 만약, 정말로 만약에 '딥러닝' 이라는 기술이 중세시대부터 알려져서 (다른 기술은 없는데)
그때부터 모든 자연 현상에 대한 해답을 딥러닝으로 해결해왔다면
미분방정식을 비롯한 수학적 발견이나 여러 물리 현상들에 대한 연구도 더뎠을거고, 그랬다면 설령 maxwell 방정식을 찾아낸다 한들, EM wave를 이용한 무선 기술이 이렇게 발전했을까 의문이듬. 결국 학문적 접근이 결여된 단순 딥러닝 의존은 위험할 수도 있다는게 waals 저 사람의 생각인거같고.
Pablo Neruda*

2021.01.07

J. R. R. Tolkien
데이터도 필요한건 맞는데, 결국엔 인간의 직관이 필요하니까, 더군다나 맥스웰 방정식처럼 수학적으로 '아름답게' 쌍을 이루는 법칙이라면 더욱 직관의 영역인거같은데.

--> 나는 지금 데이터가 없이 maxwell 방정식이나 상대론이 나오지 못했다는 주장을 하는 것임. 그 기저가 데이터로 이뤄진 것이므로. 아름다움이니 뭐니하는것은 제가 논의하고자 하는게 아님.

2021.01.07

J. R. R. Tolkien

뭐 굳이 딥러닝만이 아니라 귀납적 방법론으로 만들어진 모델을 그에 맞는 검증을 통하지 않고 발견했다고 주장하는건 매우 위험하다는거지. 그와 별개로 회귀분석, 최적화, 시뮬레이션같은 툴은 매우 유용한 툴이고.
근데 통계학이건 CS건 툴을 만드는 대장장이 같은건데, 그 사람이 독립적으로 요리를 열심히 해서 훌륭한 대장장이자 장인 요리사가 될 수는 있지만 대장장이인거랑 장인 요리사인거는 전혀 별개라는거지. 그런데 툴을 만드는걸 배우는 사람들이 갑자기 만능 요리사이자 검객이라고 주장하면 황당하다는거고.
Pablo Neruda*

2021.01.07

쿨룽법칙이나 페러데이 법칙을 다 모아 놓은게 maxwell 방정식인데 이게 데이터 없이 가능했다? 물리가 철학이라는 말과 같음.

제발 틀렸으면 인정해라. 논리 꼬으고 예외처리해서 빠져나갈려고 하지 말고.

2021.01.07

Pablo Neruda

지금 논점의 핵심은 데이터만으로 과학 연구가 가능하냐는 이야기를 하는거임. 즉 인간만이 갖는 고유한 능력인 직관이나 논거전개 없이 데이터만으로 과학을 할 수 있느냐의 문제인것이라서 직관의 영역이 존재하는걸 인정한다면 논쟁을 할 이유가 없어짐.
J. R. R. Tolkien*

2021.01.07

Pablo Neruda
너랑 나랑 별 다른 얘기를 하진 않은거같은데.
인간이 데이터에만 의존하지 않는다는 얘기를
나는 '데이터가 없어도 되는 부분이 있다' 쪽에서 주장한거고
너는 '데이터가 일부 필요하다' 쪽에서 접근한거 뿐이지
나는 너 말 틀렸다고 하진않았음
Pablo Neruda*

2021.01.07

J. R. R. Tolkien

댁이 한 말임.
""
아인슈타인의 상대성이론은 인간의 '직관'으로만 설명 가능함.
""

상대론의 두 가정이 데이터로부터 도출되는데, 상대론을 직관으로만 설명 가능하다는게 잘못되었다는 논지고,

그러자 광속불변은 maxwell 방정식으로 실험없이도 유추 가능하다고 해서 내가 에테르 실험 이야기 한거고.

니가 내 말 틀렸다고 한적은 없는지 모르겠는데,
니 말은 틀렸음.
너는 직관으로만 도출될 수 있다는 '한정적인' 표현을 썻고,
이것은 틀린 말임.

그러니까 생각하는 방향 운운하면서 빠져나가려는 거고.

2021.01.07

Pablo Neruda

아인슈타인이 상대성 이론을 전개한건 직관만으로 한거 맞는데?
위에 전체 내용을 파악 안하고 문장만 떼오면 꼬투리잡기가 됨.
정확히 이 대화내용의 핵심은 데이터 fitting만으로 모든 문제를 해결하지 않다는 점을 이야기 하려는 것이고, 그 반례로써 아인슈타인이 상대성 이론을 전개한걸 가지고 온거라고 해석해야 맞는거임.

상대성 이론은 이미 수많은 근거 (중력렌즈라던지) 등 관측과 실험 결과로 입증이 된거고 광속불변도 지금 상황에서 설명하기 위해서는 귀납적, 연역적 방법론이 다 가능하지만 아인슈타인이 상대성 이론을 전개하기 위한 광속 불변을 찾아낸 방법이 직관적이라고 해석해주는게 흐름에서 벗어나지 않는다고 봄.
J. R. R. Tolkien*

2021.01.07

Pablo Neruda
맥스웰 방정식에서 프레임이 없어 광속불변이다라는 사실은 알지만, 광속불변 얘기는 내가 한 적없음.
참고로 난 물리전공자가 아니라 공학전공자이고, 상대성이론이 직관으로만 설명이 가능하다 주장한건 '데이터만으로 모든 현상을 알아낼수 없음의 예시'로 사용한건데 내가 사용한 표현이 논리적으로 허점이 있었나보네. 어쨋든 내 주장도 데이터+직관인건 같음.
Pablo Neruda*

2021.01.07

Johannes Diderik van der Waals

전체 내용은 관심없고, 나는 오로지 저 문장이 틀리다는 것에만 관심 있었음.

여전히 상대론이 100% 직관만 가지고 실험없이 유도 가능했다고 믿는 것에 대해서는 따로 반박 안하겠음.
J. R. R. Tolkien*

2021.01.07

Pablo Neruda
ㅇㅋ 그럼 문장 정정함

" 아인슈타인의 상대성이론은 인간의 '직관'을 동반해야만 설명 가능함. "

됐음 ?

2021.01.07

J. R. R. Tolkien

좀 안타까운게 사실 ML 타령은 한국만큼 심한 나라 못봤거든 (대학원, 포닥 전부 서구권에서 함). 그게 어찌보면 자연계가 무능한 탓도 있긴 해서 안타깝다. 사실 자연계라고 해도 응용과학에 되게 많은 연구 주제들이 있고, 이런 연구들 잘하는 기초 교수들 많이 봤거든. 이런 사람들이 공학에서 쓸 수 있는 모델들 다 연구해주니까 공학자들이 그런 모델들 잘 가다듬어서 좋은 결과를 내는건데, 사실 한국 자연대는 성리학에 심취한 사람들이 많거든. 그러니 공학 하는 쪽에서 사용할 수 있는 좋은 모델이 별로 없고, 혹은 필요한 모델링을 공동으로 연구할 기회가 부족하니까 쉽게 회귀분석으로 모델 만들겠다는 경향이 강한거라 생각함. 미국이 유럽보다 머신러닝 타령이 더 심한 이유도 설명이 되고. 그런면에서 사실 귀납적 방법론의 오용은 한 분야의 문제라기 보단 학계 전체가 각성하고 다학제간 교류를 늘려가야 하지 않나 생각하는데 그런 부분의 논의가 없어서 너무 아쉬울 따름임.

2021.01.07

다른분야라서 이해는 잘 못하고 댓글들을 봤는데,
서로 그냥 존중해가면서 토론하면
최소한 양측 주장이 모두 탄탄한 논리가 있다는 가정하에
좋은 결론을 도출하거나, 서로 몰랐던 것을 인정하고 배울수도 있을텐데
그냥 초딩 말싸움 수준이 되어버리는 것을 보니, 참 안타까움.

제3자가 보기에는
서로 본인의 논리력을 인정받고 자랑하고 싶을 뿐
애시당초 토론의 목적도 없었음.
그냥 내가 잘났고 넌 틀렸다는 논리를 갖고 서로 댓글놀이를 하니
본인들도 알다시피 병림픽이 될 수 밖에.

인간은 누구나 본인의 지성을 자랑하고 싶어하는건 맞지만
참 제3자가 보기에는 뭐 저런 병림픽이 있나 싶음.
댓글보면 양측 주장 모두 어느정도 논리는 있어 보이는데
그냥 서로 윈윈할수 있었을것을 걍 병림픽을 만들어버리네..
J. R. R. Tolkien*

2021.01.07

J. R. R. Tolkien
나도 딥러닝에 조금 회의적이었는데 마침 비슷한 댓글이 보여서 안달던 답글좀 달아봤음.
근데 확실히 파워풀한 툴인 것도 부정할 수 없는 사실인듯. 위에 누군가 말처럼
너무 부정하기만 하면 퇴물 되는 지름길이 될 수도..
J. R. R. Tolkien*

2021.01.07

ㄴ Johannes Diderik van der Waals 임

2021.01.07

J. R. R. Tolkien

나에게 한 말임? 사실 툴을 사용하는건 문제에 맞느냐가 중요하지 그 툴이 유용하냐를 따지는건 큰 의미가 없는듯. 스카치테이프로 그래핀 만드는것도 스카치테이프가 유용한 툴이냐를 따질게 아니라 그래핀을 만드는데 유용할 수 있냐를 다져야 하듯이. 그런 의미에서 툴을 부정하는건 아무런 의미가 없다고 생각함.

단지 지금 추세에서 딥러닝을 너무 무분별하게 사용하고 있고, 더 좋은 툴이 존재하는 곳에도 어떤 비판적 사고 없이 적용하는 경우도 많으며, 그렇게 만들어낸 모델을 적절하게 검증하지도 않는게 문제인거지 딥러닝을 쓰는거 자체를 문제삼는건 너무 이상한 이야기인듯.
J. R. R. Tolkien*

2021.01.07

Johannes Diderik van der Waals

굿

2021.01.07

프랑스, 이탈리아에서 공부했나??
Albert Eschenmoser*

2021.01.08

지나가던 현직 대학교수입니다. 댓글들 보니 정말 용감무식한 사람들 여럿이서 제대로 알고계신 단 한분 (Johannes Diderik van der Waals) 돌려까는게 보여서 난생 처음 회원가입하고 댓글 남기네요. 그런 얕은수준의 지식으로 남이 다 짜준 패키지만 돌리고 앉아있으니 학계가 이모양 이꼴이고 정부기관부터 일반 사기업까지 어딜가도 제대로 데이터 다루는 사람 한명이 없는겁니다. 댓글로 무식을 배설하기 이전에 가우스 마코프 정리라도 한번 더 들여다보고 그 의미가 무엇인지 이해하려고 노력해보세요. 멋도 모르는 사람들이 유튜브에서 헛소리 하는거만 보지 말고 기초통계책이라도 다시 보란 말입니다. 신경망이고 AI고 나발이고 제가 20년 전에 학부에서 패턴인식이라는 타이틀하에 다 배웠던 내용이고 이론적으로는 회귀분석의 연장선에 지나지 않습니다. 제발 남이 써준 패키지 돌려서 딥러닝 했다고 으시댈 시간에 책좀 보시고 식이라도 한번 들여다보세요. 미국서 교수생활 할때는 AI가 세상을 바꾸니 어쩌니 하는 말 한번도 들어보지도 못했는데 한국 오니 죄다 AI 어쩌구 4차산업 혁명이 어쩌구 노래들 불러대는데 아주 가관입니다. 그래야 돈과 떡고물이 떨어지니 이해는 하지만 아무것도 모르는 학부생들 인생 낚이는거 옆에서 지켜보는게 영 답답하네요. 지성인 여러분부터 정신들 차리시고 제대로 공부하시기 바랍니다. 아 그리고 위에 댓글 배설하신 분들... 저거 Gauss가 들으면 무덤에서 뒷목 잡고 뛰쳐나올 말들입니다... 공부하시길...

2021.01.08

ㄴ ㅍㅂ왔누~~ 어째 블로그에 써놓은 말이랑 하나 다를거 없이 똑같은 레퍼토리니 ㅎㅎ 박사행세나 그만좀 해라.ㅎㅎ

2021.01.08

ㄴㅍㅂ가 뭐예요?

2021.01.08

ㄴ 있어요~ 박사수료인데 박사 행세하는 사람

2021.01.09

저렇게 똑똑한 분이 왜 여기에 댓글이나 달고 있을까... 세상을 놀랠킬 만한 결과물을 만들어서 돈도벌고 그걸로 원하는 방식을 교육하는 학교도 세우면 될것을

2021.01.09

Oswald Schmiedeberg
ㄴ 여기서 주말 대낮에 악플달고 있는 님은? ㅋㅋㅋㅋㅋ 솔직히 다 맞는말 같은데?
Maurice Maeterlinck*

2021.01.09

솔직히 어투가 강해서 그렇지 다 맞는 말임. 몇몇 cs출신들(물론 다 그런건 당연히 아니겠지만) 패키지 끌어다가 딥러닝 좀 짜서 어거지로 정확도 높다고 우기는 꼴도 역겹고, 학문적으로도 말한대로 그냥 좀 복잡한 비선형 회귀분석에 불과한데 그걸 굳이 다르다고 뭔가 거창한거 하는거마냥 우기는것도 역겨움. 나라 전체가 바보들한테 선동당해서 엉뚱한 곳에 돈써재끼는데 뭘 바라나 싶기도 하다..

2021.01.09

Julius Wagner-Jauregg

이말에 동의
본인의 지식을 드러내고싶으면 말투부터 고치시길
인성도 지성입니다
James Dewey Watson*

2021.01.10

근데 딥러닝이 다차원 회귀분석이라는게 왜 중요한거야?
Irving Langmuir*

2021.01.10

닉을 대체 몇개를 굴려서 무식한 헛소리하는건지 모르겠는데
인간은 직관이 있고 데이터가 없어도 학습이 가능하고 컴퓨터는 그게 안된다
중딩만 되도 순환논리라는거 이해가 안되냐? 직관이 대체 뭐고 그게 왜 인간한테만 있는데?

그리고 ML 타령이 한국만큼 심한 나라 못봤다고?
미국 대학들 너도나도 AI 단과대 설립하고 몇백명씩 학생들 뽑는거 안보임?
Maurice Maeterlinck*

2021.01.10

James Dewey Watson 나도 완벽한건 아니지만 대충 내가 아는대로 설명하자면, 회귀분석이라는거 자체가 랜덤오차가 있는 데이터를 적절한 모델로 설명하고자 하는 방법임. 이런 데이터를 설명하는데 당연히 직관적으로도 그렇고 수학적으로 다루기 편한 선형모델을 이용하는게 좋기 때문에, 선형 모델에 대한 연구는 끝없이 있었음. 그 연구의 시작을 제공한게 가우스 마코브 정리고. 근데 이런 선형 모델들은 뚜렷한 비선형 패턴이 보이는 데이터들에 대해 설명력이 안좋아서 이를 확장한 비선형 모델들도 도입되기 시작함. 함수공간 개념을 이용하던가, glm을 쓰던가 하는 방식으로. 뉴럴넷은 수학적 모델을 도입하기 힘든 경우 주먹구구식으로 어떻게 해보려고 도입한 방법 중 하나임. 근데 비선형 회귀분석 자체가 특정 패턴이 매우 강한 데이터를 설명하기 위한 방법이고 그렇기 때문에 오버피팅 문제, 모수 설정 문제같은게 항상 기본적으로 깔림. 실제로 뉴럴넷 기반 모델들 보면 오버피팅, 모수 설정이 항상 문제임. 일반성이 부족하고 수학적 모델링이 된 방법이 아니기 때문에, 뉴럴넷은 시간은 오래걸리는데 설명력도 안좋고 오버피팅도 자주 일어나고 모수 설정도 신에게 맡겨야하는 방법임. 그래서 학계에서 무시당하고 안쓰던건데 컴퓨팅 파워가 좋아지고 이미지 인식이나 게임처럼 패턴이 매우 뚜렷한 경우에서 노가다로 레이어 잘 설정하고 노드 수 잘 설정하니까 정확도가 좋아진거임. 그러나 여전히 그러한 정확도가 어떻게 나온건지, 왜 그런 모수를 설정했는지에 대한 설명은 제대로 된게 없음. 그리고 데이터에 노이즈가 많으면 피팅 이상하게 되는것도 여전함. 실제로 노이즈 별로없고 패턴 강한 데이터에서만 강세지, 다른 경우엔 그닥임. 심지어 정규분포를 따르는 데이터에선 뭔 짓거리를 해도 1800년대에 개발된 회귀분석보다 좋을 수 없음. 다 비선형 회귀분석과 비수학적 모델이라서 나오는 한계점들이고, 앞으로도 그럴거임. 근데 이런걸 모르고 마치 딥러닝이 신이라도 된 마냥 무분별하게 때려박으니까 문제인거지.

2021.01.10

국평오가 뭐임? 궁금..

2021.01.10

딥러닝을 세계적으로 너무 과하게 띄운다는것은 동의하긴 한다만, 그걸 욕하는 본인들은 오히려 너무 과하게 깔보고 무시하고 있는것은 아닌지 생각해보시길

위위 댓글에 '컴퓨팅 파워가 좋아지고 이미지 인식이나 게임처럼 패턴이 매우 뚜렷한 경우에서 노가다로 레이어 잘 설정하고 노드 수 잘 설정하니까 정확도가 좋아진거임' 이거보고 머리 띵해져서 댓글 안달수가 없다.

아니 무슨 지식수준이 12년도 알렉스넷에 머물러있냐? ㅋㅋㅋㅋㅋㅋ
비전분야 트렌드나 좀 파악하고 댓글 쓰던가 무슨 이미 15년도에 거의 다 푼 태스크인 이미지 인식을 언급하고 있냐?
너가 말하는 '다른 경우엔 그닥임' 의 다른경우도 한변 이미지 인식처럼 예시를 한번 들어보던지

실제로 딥러닝으로 풀고있는 문제들 중 딥러닝이 아닌 방법으로 풀기 불가능에 가까운 태스크가 많은것은 사실인데, 고작 mlp 수준의 뉴럴넷의 한계나 언급하면서 부정하려는게 정말 안타까움. 그냥 본인들이 더 대단한거 하고 있는거 같은데 주목은 그쪽이 다 받아가니까 배알꼴린걸로 밖에 안보임

2023.02.18

원래 통계, 시뮬레이션 출신들이 어줍잖게 딥러닝 분야 퉁치려고 해석하고, cs 방법론들에 대한 사기성을 언급하는게 약간 현학적으로 보이게 하는 하나의 유행인것 같은데,

뭐 그 관점이 나온 감정은 이해를 하나, 자신들이 얼마나 편협한지 깨닫지 못하고, 자신의 지성을 확장하지 못한다면 그저 구시대의 유물이 될 거라고 말해주고 싶다.

대댓글 1개

2023.04.07

ㅋㅋ 저 댓글단 인간들 23년에 무슨 생각을 하고 있을지
차라이 통계 만능론자보다는 Ai만능론자가 더 나아보임. 꾸준히 결과라도 나오니.

2023.05.18

그리고 2년 뒤인 2023년... 챗 지피티와 AI 그림이 산업계를 뒤집어놓았네요 ㅎㅎ
짓궂은 베르너 하이젠버그*

2023.05.30

찐따특징이 뭔가 말할때 분위기 못읽고 팩트에만 집중한다더니 여기 댓글이 딱 그모양이네 ㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋ

2023.12.29

진짜 학계에 개찐따 많다는거 확실하게 느낌;; 연구실에 40대 이상 아재 박사과정 몇 있었는데 입만 열면 딥러닝은 회귀분석이니~ 이러고 다녔는데 하나같이 저런 쿨찐 느낌이었음. 챗지피티와 nerf의 시대가 왔는데 입 싹 닫고 지내십니다들 ㅎㅎ

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