일단 컴공 전공이 아님
다른 과인데 요새 융합이 대세잖어?
어쩌다보니 강제적으로 인공지능 써서 시계열 예측함
일단 성능 올리는 건 성공했는데 그다음이 문제다

컴퓨터 비전이나 언어쪽이나 데이터가 존나게 많지
우리는 아니란말야?
애초에 빅데이터 때문에 딥러닝이 쓸만해진 걸로 알고 있는데
우리는 다른 분야에 비해서 데이터 수가 많진 않음

그렇다보니 성능 올리는 것도 한계가 보이고..
생각보다 할 수 있는 게 많지도 않고
논문 보면 모델이 다 비슷비슷 cnn, rnn, crnn 이런것만 씀
강화학습 자체를 적용하기 힘들고 파라미터가 크지 않아도 돼서
기본적인 간단한 모델만 나오더라

뭔가 다음 스텝으로 나가고 싶은데 
xai 분야는 아직 걸음마 단계 같고
인공지능을 툴로써만 쓰고 있어서 신경망 개발하는 건 과랑 전혀 안맞고
뭐할지 막막해서 답답하당
연구실에서 나만 인공지능하고 조언 받을 수도 없어서 존나 빡침
우리 분야는 수치모델도 쓰는데 그거에 적용하는 거나 살펴볼까



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