머신러닝 잘 아시는 분 있나요?

그것도 응용 영역에 한정적이지 제가 연구하는 자연어처리 분야만 보더라도 그 블랙박스가 되는 부분도 기존 모델을 튜닝하거나 새롭게 만들거나해서 합니다. 도구 처럼 쓰는 것도 2가지 접근법으로 볼수가 있는데 하나는 전혀 몰라도 잘 하는 사람들이 만든 도구(gensim, tensorflow 등)를 사용하는 법이 있겠고 깊이 있게 충분히 알지만 전부 다 스스로 만들어서 쓰기에 버거우니 잘 만들어진 도구를 사용하는것이 있다고 생각합니다. 둘 다 결국 같은 도구를 쓰겠지만 전문가와 비 전문가가 같은 도구를 썼을 때의 효과는 다르겠죠... 그리고 추가적으로 학문적으로 접근하고 싶다면 파라미터를 조정해서 성능 몇프로 올리는거보다 자기 task에서 오래전부터 내려오던 고질적인 문제들을 그 모델로 풀어가는 것이 중요하다고 봅니다. 블랙박스로 학습과정은 설명할수는 없더라도 이 모델이 어떤 강점이 있는지에 관한 분석이 최종적인 우리의 산물일거니까요... 짧게 적지만 그동안 제가 생각하던것들 적어봤습니다. 의도에 벗어난 답일수도 있지만 도움되시길 바랍니다.

툴ㅎ.. 다른 곳은 어떨지 모르겠지만, 제 주변 교수님들은 툴에 의존만 하면 졸업 안 시켜준다 하시더군요.

이제 코딩은 컴공과출신만 하는게 아니라 공대생이라면 누구나 쓰는 Tool이 된것처럼 머신러닝도 그렇게 흘러갈것으로 보입니다. 윗분이 잘 설명해주신것처럼 텐서플로우와 같이 자세한건 몰라도 머신러닝을 활용해서 연구에 적용할 수 있겠죠. 다만 그렇게 도구로써 쓸줄 아는사람을 머신러닝 전문가라고 부르지 않습니다. 자동차 운전을 할줄 아는것일뿐...