[일반] 인공지능엔 수학 안쓰임

[+(foobarbaz)]

산수만 쓰일뿐

[익명(219.255)]

넌 어디까지 배우고 인공지능하고 있냐?

[+(foobarbaz)]

일단 학교에서 확률론 열렸던건 다들었음

[익명(219.255)]

뭐야 확률론까지 들었으면 앵간한건 다 들었다는거네

[익명(219.255)]

솔직히 나도 쪼끔해보니까 이론적으로 많이 아는 것보다 그냥 모델 짜는 능력이 더 중요해보이기도 하더라..당장은 이론보다 practical하게 이것저것해보고 결과물 뽑는 느낌이라.. 이론 몰라도 결과 좋으면 '이거 되던데요?' 이러니깤ㅋㅋㅋㅋ

[+(foobarbaz)]

ㅇㅇ 사실 수학 아예모르면 안되겠지만, 공학수학 선대에 수통1 정도만 알면 나머진 그때그때 커버가 될거같아서 남는시간에 직접 코딩해보고 대회나가는게 더 도움될수있음

[익명(218.55)]

수학이나 산수나 같은거 아님? 산수 못하면 수학 못하잖아

[+(foobarbaz)]

수학은 못해도 산수는 할수있지

[힌트(71.198)]

쓰이는 분야도 많아. 인공지능 자체가 좀 모호한 단어긴 하지만

[+(foobarbaz)]

ㅇㅇ 대강 공부는 해봤으니 알긴알다만 글쎄올시다... 이론이랑 실천사이 너무나 거대한 심연이 있고 계속 벌어져가는데 과연 그것이 인공지능 범주에 적합한가하는 의문이 계속 들더라고

[+(foobarbaz)]

ICCV 대회 나가서 1등2등 하던 컴공친구놈이 (수리통계 수준의) 기초적인 식도 이해 힘들어하면서 나한테 물어본 이후부터 좀 현타같은게 오더라고

[힌트(71.198)]

이론과 경험인 발전에 차이가 있긴한데, 그런 분야 말고도 Geometric Deep Learning 처럼 convolution on unstructured data라든가, Wasserstein GAN 처럼 metric과 topology 관련 stability 연구도 있고

[힌트(71.198)]

참고로 둘다 NIPS, ICML, ICLR, CVPR, ICCV 등에서 인기 많은 토픽임. 굳이 이런 분야를 할 필요는 없지만

[익명(175.197)]

그렇다거 해서 빅데이타 같이 마케팅 용어는 아니고 어느정도 자리잡힌 분야니깐 누군가는 이론에 적용할걸

[익명(125.188)]

그 산수를 하도록 연산식 구상하는게 수학아냐?