training관점에서만 인공지능을 바라보는거 같아서 아쉬움
convergence를 빠르게 시켜서 training cost 줄이는것도
물론 중요한데, real time inference를 어떻게 최적화 시킬건지,
데이터파이프라인을 어떻게 설계하고, CI/CD는 어떻게 할건지 등
이 실무적으로 훨씬 중요해보이는데 그런거는 전혀 고려하지
않는거 같음. DS라는 role 자체도 미국에서 죽어가고 있는데
인공지능을 너무 DS로 좁혀서 보는것도 좀 그렇고
convergence를 빠르게 시켜서 training cost 줄이는것도
물론 중요한데, real time inference를 어떻게 최적화 시킬건지,
데이터파이프라인을 어떻게 설계하고, CI/CD는 어떻게 할건지 등
이 실무적으로 훨씬 중요해보이는데 그런거는 전혀 고려하지
않는거 같음. DS라는 role 자체도 미국에서 죽어가고 있는데
인공지능을 너무 DS로 좁혀서 보는것도 좀 그렇고
파비 애독자인데 오해가 있어보여 지나가다 남김. 1. 파비의 주 논지는 data에 적합한 모델링을 하지 않으면, training cost의 문제도 있지만 모델링 자체가 틀려먹어서 결과 자체가 reproducible하지 않다는 거임. 정말 간단히 예시 들던게 일반적인 numeric data에 가득한 noise에 대한 처리 없이 ML 모델 떄려넣으면 결과가 엉망이 된다는 거. 2. 다만 위 논지의 비판글이 많아서 그렇지, 예전글들 쭉 보면 글쓴이가 언급한 것들에 대한 중요성도 충분히 인지하고 있음. 오늘 글만 봐도 개발 실력자를 얼마나 원하는지 보이는데, 전혀 고려하고 있지 않다는 건 어불성설. 3. 미국은 내가 잘 몰라서 패스.
DS가 미국에서 죽어간다는거 설명좀
미국에서 DS가 죽어가고 잠깐의 붐이긴 ㅋㅋㅋㅋ 어디서 이상한 소리 주워들었나 꼭 제대로 알지도 못하는 애들이 단정적으로 떠들더라고 진짜 죽어가면 매년 잡마켓마다 수십만불 주면서 갓 졸업한 박사들 DA DS로 데려가겠다고 하겠냐? ㅋㅋㅋㅋ 우리나라에서야 이미 뒤져있고 절대 살아날 일 없는거지 미국에선 지금도 매년 인력부족 호소하는게 DS다
올해 잡마켓은 망하긴 함
ㄴ 울해 잡마켓이 망해 ㅋㅋ? 당장 올해만 해도 경기 뒤졌어도 이름 들으면 알만한 회사들 applied scientist research scientist DSA로 박사들 쫙 빨아갔는데? 너 뭐 알아? 미국땅은 밟아봄? ㅋㅋㅋㅋ
아니 박사까지 하고 취업했으면 망한거지 ㅋㅋㅋㅋ 왜 부들대니 너 ㅋㅋㅋㅋ ds 유행 피크 지난게 사실이구만
이런 애들 때문에 화가 나는거지 나도 화난다
Ds가 죽는다기 보다는 it업계가 최근에 다 죽어가고있어서 어케보면 비슷한 말이긴 함
ㅍㅂ 관심주지마셈