[일반] 구글 머신러닝 리서쳐들은 어려운수학다룰수있음?

[익명(223.39)]

구글이 인공지능논문 세계1등이라는데 미적분 수리통계 선대 해석만 알아도된다는건
모델만드는 애들이고
연구하는 애들은
대수기하 위상 이런거 쓸줄암?

[익명(118.235)]

ㅇㅇ

[익명(24.5)]

대수기하는 딱히? 로보틱, 비전에서 조금 배우는 정도. 요즘 분야로는 딥러닝 함수의 해석적 연구 및 꽤 토폴로지는 연구가 꽤 활발함. 다른 머신러닝 방법론 중 Geometric Measure Theory, calculus of variation 기반 방법론도 많고. 다만 어렵다는게 순수수학 각 전공별 세부분야 연구라면 당연히 알리가 없지. 쓸일이없는데 ㅋ

[익명(24.5)]

카테고리론 연구하는 사람에게 기하측도 coarea formula, varifold 쓸줄 아냐고 묻는꼴. 렉쳐듣거나 책사서 공부해서 배우면 알 수야 있지 ㅋ 하지만 굳이?

[익명(223.39)]

근데 통계학도 깊게 파면서 고급수학도 깊게파기힘들텐데 그럼 통계학깊게 파는거보다 고급수학하는게 더 나은 점이 있음?

[익명(202.182)]

ml researcher중 수학만 하는 사람들의 파이는 극소수임. 대부분 cs,stat전공이고 딱히 필요없어서 안하는 사람들도있고 수학전공 아니라도 책 보면 알기때문에 굳이 수학전공이 메리트를 가지질않음. ml하려면 linear algebra,probability,stat은 기본이고 measure theory나 functional analysis도 알아야지. 수학만하는애들이 굳이 할수있는것 꼽으라면 stochastic optimization나 computational geometry 정도? 이것도 cs,stat 전공하는애들도 공부하면 아는 수준이라 뭐 딱히.

[익명(202.182)]

model 만드는 애들도 swe도 아니고 저것만 가지고 어떻게 일을하냐 ㅋㅋ stat,cs,probability 대학원코스에 따로 공부많이해야 model을 만들지 ㅋ. 괜히 학부졸업하고 quant researcher로 model 만들어서 돈버는애들이 초봉 5억씩받고 5년차에 1m씩 tc받으며 돈버는게 아니다. curriculum에 없는 내용들도 많이 알아야하고.