(Ai를 뭘로 생각할지는 사람마다 다르지만)
딥러닝이 잘먹히는 분야는 기존의 통계적 모델링보다
더 잘먹힌다고 하긴 하더라. 특히 영상처리 분야에서 그렇고
(테슬라 자율주행 생각하면 될 듯? 딥페이크나)
시계열모델에서도 딥러닝 모델 활용한 예측이 다른
모델에 비해 성능이 더 좋다는 듯. 추천시스템은
말할 것도 없고.
나도 아는게 별로 없긴 한데 암튼 머신러닝분야에서
각 인더스트리에 잘 맞는 모델은 잘 맞나보더라고.
근데 데이터 특성이나 이론들 제대로 공부 안하고
그냥 무지성으로 공부하는건 좀 주의해야할 듯.
어차피 시장이 더 성숙하면 결국 그냥 구현 할줄 아는 사람
보다는 그 분야에 대해 폭넓게 사고할줄 아는 사람이
필요하기 마련이니까.
암튼 ML/DL 분야 제대로 하고 싶은 사람은 꼭 ai대학원
만 생각하지 말고 통계학과나 수학과에서도 많이들 연구
하니까 비교해봐바. 어차피 본질적인 부분을 알려면
일정수준 이상의 수학은 필요한 것 같더라.
일단 AI 분야에서 어느 정도 인정을 받으려면 ICML, ICLR 등 좋은 컨퍼런스에 논문을 내야하는데, 지금 수학과에서 탑 컨퍼런스 주로 내는 연구실은 많이 없어. 그해서 AI관심 있으면 CS랩 주로감. 이제 전통적 PDE, variational analysis 이용한 응용수학 하는 랩도 딥러닝 이론적으로 접근하고 있으니 조만간 많아 상황은 좋아지겠지 ㅎ
서울대 수리과학부만 해도 하는 사람이 류, 강정도이고 통계에서도 원, 조밖에 없음. 국내 수학이나 통계쪽에서는 탑컨퍼에 내는 사람 거의 없다고 보면 되고 아직까지는 전기과나 컴공 산공쪽이 주류임. 만약에 수학 통계에서 학사나 석사정도 하고 미국 가려는거면 모르겠음 근데 국내에서는 아직까지는 답이 없음.