갑자기 수학 증명 따지네.
증명은 이론을 검증하기 위한 절차일 뿐임.
중요한 건 이론에 담겨있는 아이디어임.
생으로 IT만 공부한 개발자 10명 모아놓는다고
머신러닝 만들 수 있을 거 같음?
머신러닝은 통계학의 분야야.
IT 공부하는 애들 중에서도 머신러닝 판다는 애들은 통계학 배우는 거야.
그 통계학을 이용해서 모델을 만들어내는 게 머신러닝이고
근데 뭐 실생활에 안 쓰인다고?
그리고 무슨 이론 가져다 쓰면 끝이라는 듯이 말하는데
이거야말로 가장 개발자 마인드 아닌가?
'아이디어'가 무슨 라이브러리도 아니고 막 가져다 쓰면 끝인줄아네
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아니 ㄹㅇ 문과임 너? 안 쓰이는 거 하나도 없는데. 일단 고교과정에서 나오는 기초통계학 전부 응용통계학 베이스고 기백 미적분 다 대학 수학을 위한 베이스인데? 이런거 게을리 한 애들이 대학에서 기초수학 다시 공부하는 거고.
구글 검색 엔진도 다 통계 이론에서 아이디어 얻어서 나온 거임. 구글 페이지 평가도 통계학 마르코프 모델 응용해서 만든거임
구글에서는 Research Science/Data Analysis / Data Engineer / Software Engineer 다 따로 뽑아서 쓰는데요? 무슨 학식도 아니니고... 각 분야의 최고 전문가들이 모여서 협업함. 소프트웨어 엔지니어 여기가 개발자인데, 개발자가 앞에 데이타 사이언스 전공한 사람들로부터 알고리즘 받아서 구현하는 거임. 그 과정에서 공부할 수도 있지만 알고리즘 짜는 건 ds 쪽
구글 공동 창업자 세르게이 브린이 수학 전공했는데? //
https://www.scienceall.com/%EB%AF%B8%EB%9E%98%EB%A5%BC-%EC%97%AC%EB%8A%94-%EC%88%98%ED%95%99-%E2%91%A6-google-%EA%B2%80%EC%83%89%EC%9D%98-%EB%B9%84%EB%B0%80%EC%9D%80/
그래서 그 연결 구조를 이해하기 위해서는 수학적 성질을 이용해야 한다고 판단했다. 수학에 뛰어났던 브린은 연구 파트너로 제격이었다. 둘은 선형대수학의 권위자인 진 골룹 교수에게 지도를 받으며 기존 검색엔진의 단점을 보완하기 위해 애썼다. 구글 검색 엔진 <-- 선형대수학 응용해서 알고리즘 짠 건데
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와.... 마인드 소름돋노. 니가 설사 필요할 떄 공부하면 그만이라고 하더라도 제대로 로직을 이해하려면 전공 과정 따라가야함. 이게 CS와 자연과학의 차이임
유튜브 자동으로 추천동영상 뜨는게 수학자가 만든 기반인거고 코드짜는거는 언어학 기반 위인거지
순수학문 무시하는 개발자는 그정도 수준인거지
ㅇㅇ 서로 무시하지말고 다름을 인정하고 융합하는게 중요하다구 생각해
애초에 무시한 적 없음. 알고리즘을 구현해내는 것도 '논리적 사고' 와 ' 창조성'이 필요한 분야임. 다만 이전 글의 요지는 4차 산업에 더 부합하는 전공을 따지자면 자연과학 쪽이라는 거. 순수학문이 만들어낸 알고리즘의 결과로 개발자 수요가 급증하고 있음. 이 둘은 대립적이기 보단 공생 관계인 게 분명함.
또 순수학문의 알고리즘이 갑자기 실생활에 쓰일 수 있었던 것도 it 기술이 발달함에 따라 비정형 DATA가 늘어나고 처리 능력이 향상됐기 때문.
수학 전공한 놈이 컴공 무시하는거나, 컴공이 수학까는거나 둘다 꼴불견임. 전문분야가 다른데. 컴공에서 수학배우는건 수학이랑 뗄레야 뗄수없는 분야라 그런거고, 수학이 컴공 상위에 있는 학문이긴 하지만, 수학만 가지고는 구현이 되는것도 아닌데. 이분법적인 생각을 버리질 못하노.