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대부분의 핵심적인 알고리즘들은 세계의 석학들이 연구, 개발해서 전세계에 무료로 퍼트려주면 


그걸 대부분의 개발자들이 가져다가 쓰는 게 개발자들의 현실이듯, 딥러닝 분야도 마찬가지지만



이 분야는 더 극단적인 게, 실질적으로 개발자 대부분이 이미 만들어져 있는 걸 가져다 쓰는데에 


머무는 걸 넘어서 실질적으로 성능 향상을 이루는 부분은 결국 개발이 아닌 학습이라는 과정이고 


그 학습은 수많은 사람들의 '디지털 노가다' 즉, Data Annotation으로 이뤄지고 실질적으로 어떤


기술적 지식하고는 별 상관이 없다는 걸 관련 업체들이랑 일하면서 느끼는데



예를 들면 저 밑에 누가 탁구공 트랙킹 하는 걸 만들고 싶다는데, 실상 이거도 결국은 대충 깃에서


Pytorch나 Tensorflow로 Object Tracking 하는 소스 구해서는 카메라 들고 몇명이서 하루종일


탁구공 굴리는 영상 찍어서는 또 하루종일 프레임 몇개마다 탁구공 사각 표시해서 학습시키는 게


일의 전부가 되는거지.



그러니까 사실상 이 분야 자체가, 기술을 선도하는 극소수를 제외하고는 사실상 기술이 아니라 


노가다가 업무의 대부분을 차지하는 분야라는 게 현실인 거 같은데



물론 웹사이트, 모바일앱 같은 거 만드는 것도 결국에는 대단한 기술이라기보다는 디지털 노가다의


일종이긴 하지만, 어쨋든 간에 생각보다 많은 숙련노동자가 필요한 일인데에 반해 딥러닝은 사실상


소수의 숙련노동자에 다수의 비숙련노동자가 필요한 업무라 이 분야에 종사하는 사람들이 지속적인


고용을 유지하기가 쉽지 않다는 생각이 들었음.



간단히 말해서, 실질적으로 앱 개발 회사는 실력이 좋든 안 좋든 다수의 개발자를 고용유지 하는 이유가


앱 만드는 게 대단한 기술은 아니지만 어쨋든 간에 노동력이 계속 필요하니까 고용을 유지하는데에 반해


딥러닝은 사실상 한 프로젝트에 코딩 하는 사람은 한 두명 정도의 사람만 필요하고 데이터 수집가공에


필요한 사삼들이 수십명인데 그 사람들은 사실상 아무런 기술도 지식도 없어도 되는 인력들이니까.



물론 석사 이상 연구인력이라면 어디서든 필요로 하겠지만, 학사 정도에 연구보다는 실제적인 개발인력에


가깝다면 다른 분야에 비해서 너무 입지가 위험하지 않나 그냥 그런 생각이 들었음. 어떻게 생각함?



일단 단순히 말해서 업무량이 너무 적은거 같던데 코드 자체도 몇 줄 안돼