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Practice, Practice, Practice and do the Dirty Work
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Practice, Practice, Practice and do the Dirty Work
1.
AI 업무 징징징 임도형
2.
임도형 학부 전자공학, 대학원
인지과학(신경망, 패턴인식, 컴퓨터비전) 10여년간 AI가 아닌 SW개발(개발문화, 삽질금지) 올해 Exem 입사. AI팀.
3.
SW개발이 쉬웠다 • 결과를
알 수 없는 진행 • 맹신 필요 • 정기적인 보고 스트레스
4.
정리되지 않은 코드들 •
일반 SW처럼 코딩하고 테스트하고 커밋의 라이프사이클이 아니다. • 시도 -> 결과 보기 -> 고민 -> 시도 -> 결과 -> 고민 • 완료(commit)의 경계가 애매
5.
실행 시킨 결과까지
긴 간격 • 결과가 나오기 까지 짧으면 몇 분, 길면 몇 시간. • 그 시간 동안 다른것 하기도 그렇고, 물론 손 때고 있기도 그렇고. • 새로운 아이디어 있다 해도 별개로 진행하기도 그렇고. • 목금이면 2일간 실행시킬 것 준비.
6.
허풍에 대한 두려움 •
새로운 것 계속 나오고 • 잘하는 사람 엄청 많고 • 무언가 아는척 하면 진행하고 허풍도 떨고 • 본 실력 드러날까 두려움
7.
외롭다 • 무언가 붕
떠있는 생각들 • 최소한 입 밖으로 나오면 구체적인 언어로 정리될 텐데 • 무언가 진척되도 말할 곳 없고 • 막혀도 세세하게 말할 곳 없고
8.
공부할 수 없는
업무 시간 • 연구가 목적인 아닌 곳에선 결과를 보여야 한다. • 진득히 논문 깊이 들여다 볼 여유가 없다. • 업무 하면서 별개로 공부하는게 당연?
9.
아는만큼 보이는데 • 쏟아져
나오는 아티클들 • 역량의 한계는 아는 만큼
10.
자료 쓰나미 • 엄청난
속도로 자료가 밀려온다. • TO_READ 리스트 포기 • 왠만하면 facebook tensorflow-kr 안가려고
11.
논문보다 빠른 결과 실험
결과가 먼저 공개된다. 소스 코드와 함께. 그리고 논문 발표는 이후에.
12.
데이터의 부재 • 쌓여는
있지만, 쌓여만 있다. • 정재하고 추리고 하는데 대부분. • 특히 레이블링 데이터는 거의 없다.
13.
느껴지지 않는 데이타 •
큰 덩이의 무언가가 있는데 • 보이진 않고, 더듬기도 어렵고 • 결과가 나와도 평가하기도 어렵고
14.
AI고민 없이 AI업무? •
대부분은 데이터 가지고 끙끙
15.
DNN과 지능 음성을 인식하고
대답을 한다. 그래서 튜링 테스트를 통과한다. 지능일까? 새로운 테스트의 필요성?
16.
뭔가 해도 허무 •
2개월 전 어떤 문제로 끙끙 • 해결하고 논문 작성하고 보니, 너무 당연… 간단… • 논문 가치도 없는 것 같고.
17.
실천하라 "practice, practice, practice
and do the dirty work"
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