만능 도구가 아니란 말인데...ㅋㅋ
당장만 놓고 봐도,
딥러닝에 적대적 공격이란 분야가 있는 것도 그렇고,
일반화 성능도 그렇고,
학습에 필요한 컴퓨팅 파워도 그렇고..
설명가능하지 않기 때문에 모델 개선에서 예외 처리도 어렵고,
발견한 문제점에 대해서 정확한 피드백이 어려워.
이것 말고도 단점이 많은데 왜 딥러닝을 만능이라고 생각하는건지 모르겠어서 ㅎ
그냥 딱 까놓고 말해서 딥러닝 핥아만 본 선무당 새끼들이 딥러닝 짱짱! 거리면서 스터디 물 흐리는거 보기 싫어서 딜 넣은건데 ㅋㅋㅋ
딥러닝을 만능으로 만드는 것이 연구 목적인데 지향점과 현 상황 구분도 못하는거 같아서
그냥 제대로 해보지도 않고 그러는거지
원래 애매한 애들이 말 많움
당장만 놓고 봐도,
딥러닝에 적대적 공격이란 분야가 있는 것도 그렇고,
일반화 성능도 그렇고,
학습에 필요한 컴퓨팅 파워도 그렇고..
설명가능하지 않기 때문에 모델 개선에서 예외 처리도 어렵고,
발견한 문제점에 대해서 정확한 피드백이 어려워.
이것 말고도 단점이 많은데 왜 딥러닝을 만능이라고 생각하는건지 모르겠어서 ㅎ
그냥 딱 까놓고 말해서 딥러닝 핥아만 본 선무당 새끼들이 딥러닝 짱짱! 거리면서 스터디 물 흐리는거 보기 싫어서 딜 넣은건데 ㅋㅋㅋ
딥러닝을 만능으로 만드는 것이 연구 목적인데 지향점과 현 상황 구분도 못하는거 같아서
그냥 제대로 해보지도 않고 그러는거지
원래 애매한 애들이 말 많움
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뉴비라서 말이 많아욧 죄송
만능일 수 없지 No free lunch theorem 엄연히 성립하는데
이새끼 말투 존나 커헠같네
니 말투가 왜 혐인지 알려줄게. 1. NFLT를 너만 아는 당연한 것인양 말하는 것 2. 단정적 말투
네이버에 딥러닝 카페 하나 만들어서 거기로 가. 거기에 너 좋아하는 애들 모아놓고 캎하면 만족스러울거야
다른 방법론은 피드백이 잘되? 왜? 목적함수를 세우고 prior에 맞는 regularization을 주니까? 딥러닝도 똑같이 할 수 있는데? 왜 다른방법이 피드백을 잘 할 수 있는지 알려줘
아냐 미안해 응 네 말이 맞아콘 ~
딥러닝의 성과가 워낙 좋으니 그렇게도 보이기도 함. 지금까지 머신러닝이 죽쑤던거보면야 신봉자들이 생기는 것도 무리는 아니지. - dc App
그러겡 맞어..
힘내요
정신병자 뉴비 ㅎㅇㅌ