상위대학 전자과고


석사졸업임. 


분야는 데이터 사이언스 였는데 8년 전에 공부했던 퍼셉트론 네트웤이 이렇게 흥할 줄은 상상도 못했다.


뭐 이걸로 xor 문제를 뚫었으니 수학자 10할 중에 8할은 굶어죽을 사건이 터진거지.






공부.


많이 했다.


수학.


좋아 한다. 쉽다.


딥러닝 이론.


하도 공부했더니 면접 3시간 한다고 해도 내내 떠들 수 있을 거 같다.


기술사?


정보관리 기술사라는게 있는데 요즘 프로젝트 때문에 의욕이 푹 죽었다.

아, 정보처리 기사에 올해부터 ML 분야 반영이 되니까 안 딴 사람들 함 도전 해보는 것도 좋아 뵌다.







소프트웨어 능력?


솔직히 별로 잘하는 축은 아닌거 같았다.

다만, 하자고 마음먹은건 반드시 해내려고 하니 되는거 같다.

코딩 실력이 실시간으로 느는 느낌이고 

늘어난 라이브러리를 계속 압축, 확장, 재사용 및 응용해나가며 발전하는 것이 눈에 보인다.






딥러닝. 너무 쉬운거 아닌가?


회사에 와서 느끼는건 

공부하는 사람이 정말 없다는 거다.


지금 가져와서 쓰고있는 프레임 웤도 필요하면 c언어 레벨의 함수를 따올 수도 있고

최소한 이론을 공부해서 자신의 것으로 만드는게 어려운건가?




수식을 이해하고, 응용해서, 무수하게 널린 오픈소스 가져다가 재구성하면 20분의 1은 한거더라.


그리고 나머지는 싹다 파이프 라인으로 만들면 된다....


이 19를 구성해나가는게 정말 개토나오지만

코딩 레벨로 따져보면 그리 어렵지는 않다.

그냥 개발할 걸 머리로 기획해서 만들면 끝... 정말 쉽다.






다시 말하지만 너무 쉽다.


지금이야 다들 공부하기 싫어서 내비두고

나같이 별종들만 일은 일대로 하며 바득바득 공부해서 경력 쌓지만


이건 그냥 원리만 알면 레고 조립하는 파트 메인 엔진으로 박아넣고

파이프라인만 노가다해서 찍어내면 되는 분야인걸?




어차피 회사다니면서 프로젝트 하는데


ADAM 옵티마이져의 RMS drop 과 Momentum 의 앙상블 원리의 효율성을 분석해서 상위 구조의 알고리즘을 만드는 일에 리소스를 쓰진 않을거잔아??


그럼 결국 다들 쓰는거, 이미 만들어진 거를 어레인지 한 후에, 본인들마다 가지고 있는 파이프라인 라이브러리로

구현하면 끝인 거야...


어렵지 않아...







그래서 걱정되...


너무 어렵지 않은 분야인데


고여버리면


결국 난 지금 이 순간에만 인정받은 고인물 경력이 되는거야...




밖에 나가면 나보다 잘할 놈들 분명 많을 텐데


나혼자 아득바득 살다가 외부와도 교류없이 발전이 멈출까바 걱정되.





글 쓰다보니 답나오네.


여튼 그렇다고






너네들 생각은 어떠니?