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- 그런데를 왜 가는지가 더 궁금한데..
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- BI쪽을 잘 몰라서 대답하기 좀 부담스럽긴 하지만, 작성자님보다 더 극단적으로 전공을 바꾼 사례는 꽤 많습니다.
해당 전공이 단순히 취업이 잘된다는 이유로 바꾼 사람들은 십중팔구 망하지만, 작성자님 처럼 겹치는 부분이 있어 공부하다보니 관심가는 분야가 바뀌어 전공을 바꾼 경우는 실패 사례를 거의 보지 못했습니다.
결정적으로, 대학교에서 교수하고 계신 분들은 정도의 차이가 있을 뿐 모두 연구분야를 바꾸신 분들입니다.
왜냐면 그분들 시대에 핫했던 기술 중에 지금 핫한 기술은 없거든요.
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- 학생이라도 멀쩡했으면 펀딩 하나라도 땃을텐데 에휴... 아쉽네요
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- 이런 무지한 학생들만 있는 랩에 무슨 과제를 줍니까 에휴... 교수님이 고생이시네
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- k>=ist>sp>>>>yk>>>>>>>ssh 이런 느낌인데 연구환경만 따지면
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AI 기술의 성숙도
뻔뻔한 칼 세이건*
2021.10.11
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최근에 드는 생각인데 AI 기술은 성숙기에 들어갔다고 보는 것이 맞지 않을까? ResNet, 알파고, GAN 등 뭐 하나 나오면 서둘러 응용하기 바빠 죽던 시절에서, 순전히 내 입장에서 판단한 것이긴한데 NIPS에서 뭘 하든 ICML에서 뭘 하든 이전만큼 큰 관심이 없는 것 같아. 물론 최근 연구의 중요도가 떨어진다는게 아니라, 세계적 석학들이 하는건데 다 AI 기술이나 통계적 시각에선 근본적 척도에서 중요하겠지. 이게 기술의 발전이 로그 함수 모양이라고 치면, 이제는 왠만큼은 평평한 구간에 들어간 것이 아닐까. 사람들이 요즘 들어 중요하다고 얘기하는 메타러닝, 퓨샷러닝, 컨티뉴얼러닝 등등 재밌기는한데 이전에 나온 주제들만큼 쇼킹하진 않은것 같아.
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