[%] 먼가 머신러닝을 많이 쓰고 하는게

[미쿠쟝(222.98)]

- Non-Tabular input에 대한 함수를 만들 수 있음

- data processing 속도가 많이 좋아짐

두가지 이유가 아닐까..

지금 하는 일은 어차피 Tabular 데이터만 쓰는데.... 복잡한 모델 만들려고 대가리 박박 긁는 것보다

더 많은 데이터 종류를 더 빠르게 때려박는 곳에 고민을 더 하는 편이 더 효율적인 것 같다.

https://github.com/NVIDIA/NVTabular  보고 든 생각.

[익명(124.56)]

동감. 머지않아 웬만한 수고로운 작업들 전부 AI가 대체할 듯

[츄럴(211.197)]

못만들던 알고리즘을 만들 수 있기 땜에 사용

[미쿠쟝(222.98)]

저 두가지 태스크가 아니라면, 모델의 개선이 성능에 두드러지는 차이를 만들지 않는 것 같다는 생각이 문득 듬

[미쿠쟝(222.98)]

off-the-shelves 모델의 퍼포먼스는 굳이 전공자 아니어도 만들 수 있게 되었고...

[미쿠쟝(222.98)]

데이터 처리나, 어떤 입력을 빠르게, 많이 줄까에 대한 고민은 오히려 도메인지식이 있는 엔지니어가 더 잘 할 수 있는 부분이 크다고 생각하고...