머신러닝을 대하는 컴공과의 자세

[익명(212.102)]

과학, 수학, 기타공학자가 머신러닝을 대하는 자세 : 사람이 수식을 최적화해서 컴퓨터의 부담을 줄여줌

컴공학자가 머신러닝을 대하는 자세 : GPU를 더 꼽거나 메모리를 더 좋게 설계하는 식으로 컴퓨터가 부담을 더 버틸수있게 함

컴공과가 얼마나 단순무식한지 알 수 있다

[궁금맨(118.33)]

그건 컴공이 아니라 공학하고 이학의 차이로 봐야지

[익명(212.102)]

공학도 원래 대학원수준가면 사람이 최적화하는 훈련을 많이한다. 컴공이 그런게 덜 한거지

[궁금맨(118.33)]

그 최적화를 공학에서는 GPU/메모리 설계를 하는거지 그건 쉽냐 ㅋㅋ

[익명(212.102)]

난 소프트웨어(수식)을 최적화하지않고 하드웨어를 최적화하는 건 원인을 해결하지않고 임시처방만하는 무식한 방법이라 생각한다.

[궁금맨(118.33)]

수식만 최적화 하면, 하드웨어 최적화는 누가 하겠냐 각자 자기 영역이 있는거지

[궁금맨(118.33)]

딥러닝 뜬게, GPU쓸 수 있게 되면서 연산량이 획기적으로 늘어서 인건 알제?

[익명(49.142)]

최근까지 Moore's Law를 따르고 있었는데, 그 성장세가 한계에 도달하면서 컴공쪽에서도 최적화를 꽤 신경쓰기 시작함.

[익명(212.102)]

걔네가 말하는 최적화는 컴퓨터 아키텍쳐를 개선하는것으로, 사람이 고급스럽게 수식을 만들어서 소프트웨어(모델)을 최적화하는 것과는 다른 얘기

[익명(49.142)]

그건 수학전공 하는 사람들이 하면 되자나, 각자의 특기분야가 있는거고. 걍 ㅈㄴ 억까하고 싶은거 같은데 계속 하셈

[익명(212.102)]

각자 자기 장점이 있는건데 지들이 잘 모르는 분야에서도 무조건 GPU만 많이 꼽으면 뭐든지 다 풀어줄거라는 무식한 소리하는 컴공인들이 요즘 많아져서 한 소리였음.