머신러닝은 꼭 대학원에 가야 할까?

자대 대학원은 진짜 별로여서 가기 싫고 타대 컨택하기엔 곧 4학년이라 늦었고...  포토폴리오도 없고 실력도 없고... ㅠㅠ 대학원보단 취업을 목표로 하고싶은데 이길이 맞는건지 모르겠어

[익인1]

무조건이라고 생각함

[글쓴이]

혹시 이유 말해줄수 있을까?

[익인10]

1은 아니지만 취직할때 보면 다 석사 이상만 뽑아

[익인2]

웅

[익인3]

ㅇㅇㅇ...

[익인4]

대학원 외의 연구소 들어가는 것도 보긴 했는데 애초에 학부에서 가르치는 수준이 아니니 당연하다고 봄..

[글쓴이]

그런걸까.. 머신러닝 하시는 선배님들이 대학원 꼭 필요없다고 말씀하시고 (직장 다니시는 분들) 연구에 관심없으면 안 가는 게 낫다고 하셔서... ㅠㅠ 사실상 좋은 ai 대학원은 경쟁률이 빡세다보니까 ㅠㅠㅠㅠ

[익인4]

나 아는 사람은 대학교쪽 아니고 법인쪽 머신러닝 연구원 뽑는데 붙어서 들어갔는데 당연히 쓰니처럼 공부에 뜻 있는거 아니고 2년 다니고 스펙쌓아서 취직할 생각으로 간거라…돈 안내도 되고 오히려 월급 받거든 대학원비도 만만찮은데 이런 길 또 있나 알아봐봐 돈 받으면서 배울 수 있는데 찾으면 있을걸

[글쓴이]

좋은 답변 고마워... 사실 집사정상 대학원 진학보다는 바로 취업에 뛰어 들어야 하는것도 커서 ㅋㅋㅋㅋ ㅠㅠ 그런곳도 좀 찾아봐야겠다...

[글쓴이]

익인이들 댓글 보니 진짜 진로 틀어야 되나 생각이 든다 ㅠㅠ...

[익인5]

요즘은 학사도 뽑는다는 의견도 있긴한데 이번에 이쪽으로 취준한 친구 말 들어보니까 석박에 치이긴 한다더라고

[익인5]

또 다른 사람도 대학 졸업하고 일하다가 다시 석사따려고 대학원 온 사람도 봤어

[글쓴이]

그치.. 대학원이 꼭 필수 같기는 한데 또 우리집 사정으로 그게 될지도 모르겠고 무엇보다 자대 대학원은 진짜 별로여서 ㅋㅋㅋㅋ 슬슬 다른쪽 공부도 고려해봐야겠다는 생각이 자꾸 드네... 고마워

[익인6]

나 석사 ai 현업 ai고 pl도 맡고 있는데 학부생들 ai 해봤다 하는 애들 데리고 하기 사실 너무 힘들고 본인들도 벅차하는 게 보여 찐으로 제대로 할 거면 석박 달아야하는 듯 석사들도 제대로 한 사람 거의 없어서 좀만 응용 시키면 역량 바로 보여 ㅠㅠ
나는 석사 때 논문 이미 6편 썼고 대기업인데 석사 사이에도 실력차이 나는 마당에 박사 포진한 ml 영역에 학사 경쟁력 얻기 힘들듯

[글쓴이]

현직자구나... 좋은 답변 고마워 사실 ml은 실력도 그렇고 따라가기가 너무 힘들다는 생각이 들더라고...ㅎㅎ 익인이한테는 조금 다른 질문을 하고 싶은데 혹시 프로젝트나 추천할 논문, 아니면 공부거리 추천해줄수있을까?

[익인6]

ml 할 거면 ml도 비전(이미지, 동영상) 자연어(nlp라고 보통 하고 한국어로 자연어처리, 텍스트 대상으로 함) 나뉘는데 여기에 따라 추천할 논문이 너무 갈린다 ㅠㅠ
나는 파이토치(머신러닝 라이브러리) 튜토리얼 괜찮게 보고 있고 튜토리얼에 나오는 용어 위주로 공부하면 베이스는 될 거야
위에 말한 관심있는 분야 정해지면 해당 키워드로 논문 검색해서 인용수 높은 거 보면 좋고 데이터나 코드도 활발하게 공유되고 있어서 논문 구현하는 게 힘들지만 젤 빠르긴 해
나는 비전은 전공이 아니고 자연어 전공이라 조언줄 수 있는게 자연어 뿐인데, 페이스북에 자연어처리 관련 페이지 있거든 거기에 최신 논문들이나 기술 잘 업데이트 되니까 거기 참고해!
위에 형편 어렵다고 했는데 우리집도 국장 1분위 나오던 집인데 난 학자금대출+연구실 월급으로 다녔어
학비 부담스러우면 지거국 중에서도 이쪽 분야에 연구 활발하고 핵핵핵메이저 국가연구소나 핵핵핵메이저 대기업들이랑 플젝해서 채용 잘 되는 교수님 랩실들 있거든 그런 곳 가면 학비도 저렴하고 연구실에서 월급도 나오니까 다닐만해 미래에 투자한다 생각하구 학자금 대출 좀 받는 것도 나쁘지 않아 지거국은 한학기에 3백대! 한 번 잘 생각해봥

[익인6]

비전은 mnist로 사진에 있는 숫자 읽기
자연어는 감성 분석이 입문자한테 허들 낮은 프로젝트 같아 예시도 많고!
티스토리나 깃헙에 간단한 예시 연재하는 곳들도 있으니까 한 번 잘 찾아봐!

[글쓴이]

댓글 고마워 ㅠㅠ 나는 현재 비전 쪽 공부하고 있어서 논문은 사실 몇몇 읽고 있는데, 이를 구현해보는 쪽으로 공부해야 하는 걸까? (현재는그냥 논문 리뷰하는 정도?) Nlp쪽은 트랜스포머 정도 보고 말아서 고민이네... ㅎㅎ 지거국 생각해봐야겠다... 한 번 알아봐야 할 것 같아... 아 그리고 mnist, 댓글 감정 분석 정도는 해봤었는데 사실 내가 잘하고 있는 건가 모르겠어서... ㅠㅠ 파이토치는 공부해야겠다는 생각 많이 들었는데 해야겠다... ㅠㅠ 현업에서도 요즘 대부분 파이토치 쓴다던데...!

[익인6]

글쓴이에게
구현하는 게 중요해 현업해선 직접 개발해야하니까!
텐서플로우는 버전 호환성이 정말 나빠서 파이토치 선호도가 높긴 한데 등장이 텐플이 빨라서인지 점유율은 아직 tf가 높은듯 그래더 pt도 거의 쌍벽이고 사용성이 좋아서 ptt
추천!

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[익인6]

제일 만만한 게 네이버에서 하는 대회들 데이터 굴려보는 것 같아 ㅋㅋ 한국어는 데이터가 현저하게 적어서..깃 검색하면 한국어 데이터 모아둔 곳 있는데 거기 참고 바람! 모바일이라 북마크가 없어 ㅠㅠ 연동 안 해둬서..
요즘 트랜드는 분류보다는 생성쪽이구,
공부는 연구실 플젝 하면서 자연스럽게 랩실 사람들이랑 공유하명서 공부한 거 같아! 플젝이 워낙 커서 십수명이 전반적인 자연어처리 영역 다 커버했거든 난 그렇게 공부가 됐당 ㅜㅜ 또 따로 공부한 건 아니고 플젝 6년 7년 이런 장기간이라 그냥 매일 하는 플젝들 논문 검색하고 구현하고 부족한 부분 찾아서 개선 방법 모색해서 성능개선 했어
내가 익인이 상황을 정확하게 모르지만 논문거리 자체를 랩실 플젝 내용으로 하니까, 제일 쉬운 건 앞서 말했듯이 기존 연구 문제점 찾기->해결방안모색->성능개선 이렇게 하면 논문 써졌어
감성분석은 네이버 영화평점 데이터가 젤 만만하닷!! 우리는 또 인터넷에서 상품평 내용이랑 별점 긁어와서 데이터 만들기도 했어
공부 순서는 전통적인 것부터 가는 게 좋은데 기본적으로 알아둘 nlp 내용이
1. word2vec/glove
2. seq2seq, seq2seq+attn
3. transformer(attention is all you need)
4. pointer generator with copy mechanism
5. elmo
6. bert

모델 내부의 활성함수나 dropout, optimizer, loss fct 이런 건 비전이랑 공통인 ml 영역이고

응용 영역에 제일 흔한게
추출요약, 추상요약, 챗봇, 감성분류, entity labeling, 문장 분류, 클러스터, 토픽 모델링 등이 있고

언어공학 성격 강하게
의존구문분석, 의미역 결정, 품사 태깅, 형태소 분석 도 함께 씀!
나는 전통적인 거 좋아해서 저런 것들 종종 애용해

위에서 언급한 자연어 모델 중에 최근에
트랜스포머 기반으로 파생되는 모델이 대부분이고

[익인6]

6에게
허깅페이스 트랜스포머 라이브러리에 예제 코드랑 학습 완료 모델들 있으니 코딩 연습할 때 사용해!

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6에게
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[익인6]

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응응 챗봇도 생성! 말 만들면 생성이라고 생각하면 된당
서비스용 챗봇이랑 연구계 챗봇이 또 다르긴한데 난 챗봇은 진짜...파고들 수록 어렵더라고
만약에 할 거면 aihub에 도메인 특화 챗봇 데이터 있거든 활용해봐<-이런 건 취업할 때도 강점될 수 있는 플젝 기록 될듯?
이 외에도 국립국어원에서 운영하는 모두의말뭉치 페이지에서도 데이터 다양하게 구할 수 있어!
학부생이었구나! 그래서 플젝 주제 이야기가 나왔구나 음.. 내가 언급한 분야 데모 영상이나 데모 페이지 보고 이거 재밌겠다 싶은 거 타겟 잡아서 구현하는 것도 나쁘지 않을 거 같아 학부생에게 거창한 걸 바라는 건 아니니까! 거기서 잘하면 이제 납치당한다

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6에게
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[익인6]

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익인이도 후회 없는 선택해서 좋은 결과 얻길 바라😍

[익인6]

삭제한 댓글에게
앗 그리구 etri 알고 있을 거 같은데 국내 언어공학은 거기가 가장 활발하거든 오픈 api도 많고! 진짜 온갖거 다 해둬서 필요한 기능 거기서 얻을 수 있을 고야!!

[익인6]

공부 범위가 기본기부터 너무 넓고 세부 분야 들어갈 수록 논문이나 트렌드 모델이 너무 달라서 나중에라도 관심 있는 분야 생기면 댓글 줘! 도움 줄 수 있는만큼 도와줄겡 ㅎㅎ
튜토리얼 페이지 보라는 말 외에는 공부법이 없어 민망하구만..ㅠ
갠적으로 나는 스탠포드 강의 잘 들었어!

[글쓴이]

다정한 댓글 고마워... ㅠㅠ 그 스탠포드가 cs231n 맞지? 그거는 들었었는데 사실 개념적인 부분보다는 코드로, 산출물로 나오는 걸 해보고 싶은데 마땅한 게 떠오르질 않네... 하하 그래도 너무 다정하다 쓰니야 고마워

[익인6]

글쓴이에게
응응 그 강의 맞아 막 직접적으로 할만한 건 dacon이라고 경진대회 페이지 있는데 종료된 대회여도 데이터 공개하거든 그런 곳 활용해봐

[글쓴이]

6에게
고마워... 혹시 나중에 궁금한 점 있으면 또 물어봐도 될까? 😭 늦었는데 댓글 달아줘서 고마워

[익인6]

글쓴이에게
웅웅 언제든지!! 쓰니한테 하고 싶은 가장 중요한 말은 하고 싶은 일 있으면 나를 믿고 꼭 해! 어떻게든 길이 생기고 기회가 생기더라 좋은 결과 얻길 바랄게😉

[익인8]

일단 AI과정이 학부에 생긴 지 얼마 안됨. AI 공부했다는 학부생들은 진짜 찐천재 애들 몇 빼고는 책보고 예제코드 몇 번 두드려본 수준이 많아서 회사에서는 이 애들을 데리고 할 수 있는 프로젝트가 없음.(물론 초반에는 실무 안시키지만,,)
그래서 아직까진 인공지능 관련 분야는 석사 이상이나 경력직 우대 중!

[글쓴이]

ㅋㅋㅋㅋㅋ 예제코드 두드리기... 바로 내 얘기 같아서 슬프구만... 😭

[익인8]

난 아직까진 대학원 진학 추천한다ㅠㅠ 그리고 석사도 경력인정 된다니까 잘 고민해서 쓰니한테 맞는 방향으로 갔으면 좋겠다!!!!!!!!!

[글쓴이]

댓글 고마워... ㅠㅠ 잘 고민해볼게 다들 어떻게 대학원에 가는 거여... 😢😢 멋있는 사람들...

[익인9]

거의 배워도 학부 3년 정도부터야 좀 찍어먹어보지 않나?
학부 1, 2 학년이 머신러닝에 대해 배워봤자 절대 깊이가 없지..

사실상 학부 2년 배운 것뿐인데 이거로 한참 부족해서 그래
무조건 석박

[글쓴이]

맞지... 학부생으로 인공지능 배우는 게 별로 없긴 하니깐 ㅠㅠㅠ 하하 진짜 대학원... ㅠㅠㅠ

[익인11]

ㅇㅇ 그쪽은 학력이 매우매우 중요함 논문포함

[익인11]

애초에 인턴도 석박부터 뽑아서.. 그리고 인턴 뽑아도 대학원생이랑 박사랑 컨트리뷰트 하는게 다름 그래서 대학원생 뽑고 후회하고 박사과정이신 분들 주로 뽑기도하구

[익인12]

무조건. 그리고 수학을 진짜 잘 알아야돼. 다른 회사나 연구원들이 publish한 알고리즘을 그냥 재구현하려는거아니고 진짜 진지하게 새로운 머시러닝 방법을 알아내려고하는거면 석박사는 필수야.