[일반] 머신러닝쪽은 과연 미래가 있음?

[익명(49.143)]

머신러닝 공부하면서 느낀건데 그냥 흐름만 기초만 이해한정도임 

그냥 분류와 회귀를 통한 예측 오류의 수정 이런것정도 공부했는데

머신러닝이 2010년대에 생겨난 분야라 이분야로 취업한다는것은 너무 위험한 일 아닌가?

니들 생각은 어떰? 유망할것같음?

사실 공부한것도 내가 아직 공부가 덜되서그런거일지 몰라도 막 거창한 인공지능이 아니라 그냥 데이터로 분석질하고 오차측정하고 에측질한다는 느낌밖에 안들음

[익명(221.142)]

그런건 삼성맨들이 빠삭하지 안캣노

[익명(125.130)]

통계적모델이나 뇌에 대한 연구가 진척안되면 정체구간 금방올거같긴해..

[ㅅㄲㅁㅇ(borwein)]

뭘 하더라도 순수수학보단 잘먹고 잘살지않을까

[익명(49.143)]

너는 응용수학인것같은데 너도 머신러닝 좀 할줄아냐? 수학과나 통계학과 컴공 출신이면 왠만하면 조금씩은 다 알고있는것같은데

[익명(110.76)]

뭔가 오해하는거 같은데 머신러닝의 이론적토대는 1970년 1980년에 이미다 완성됨 데이터가 엄청 많아지고 gpu 기술이 발전되면서 트레이닝 시간과 성능이 feasible하게 바뀌면서 다시 주목받은거지 2010년대에 갑자기 만들어진 분야가 아님...

[익명(110.76)]

너가 언급한 회귀는 가우스가 만들었으니 몇백년전에 등장한 개념이고. 이론 자체는 구닥다리임

[익명(110.76)]

그리고 너말대로 머신러닝은 약인공지능임. 데이터 주고 거기서 패턴 학습하는거임. 니가 생각하는건 강인공지능일거 같은데 당연히 이정도 수준까진 한참 멀었음

[익명(107.77)]

이 분야에서 왠만큼 하면 연봉 300k (3억 5천)까지는 쉽게 받을 수 있다. 그 다음 단계부터는 능력따라 다르겠지만

[익명(223.33)]

박사학위 가정 300k인거야?? 쉽게 받을 수 있다니 어떤 기업을 가정한거야 구글같은 외국계? 아니면 국내 대기업?

[익명(107.77)]

이 분야는 여전히 발전 중이고, 기여할 곳은 많음. 특히, 사기업 (구글, 페이스북 등등)에서 사기업 연봉 받으면서 연구할 수 있다는 장점도 있고, 탑 컨퍼런스에 논문 내는 능력만 된다면 포텐은 상당히 높은 분야임.

[익명(107.77)]

국내 대기업은 모르지. FAANG 및 유명 스타트업 등등 실리콘밸리 기준임. 물론 저기서 N은 예외 (연봉이 더 높음).

[익명(211.36)]

그 정도 투자자본이면 없는 미래도 만들수있다

[능금농장(pqstr173)]

일단 우리가 안다는거부터 레드오션아닌가 - dc App

[익명(115.137)]

그러네