몇 년 전에 단순히 추천 시스템에 학문적인 관심이 생겨서 공부를 했었는데, 요즘에는 그쪽 분야가 어떻게 발전했는지 궁금하네요. 그 당시에 성능이 잘 나오는 추천 시스템은 주로 CF나 SVD 같은 것을 활용했던 걸로 기억나네요. 요즘에는 딥러닝도 많이 활용하는 것 같던데, 혹시 요즘 트렌드를 알 수 있는 추천해 주실만한 논문이 있을까요??

역시나 자기지도학습의 중요성을 언급했군요 강화학습보다 중요하다고 언급도 했네요 아기의 시선에 빗댄 부분이 인상적이네요. 흥미로운 자료라 공유합니다. https://venturebeat.com/2020/05/02/yann-lecun-and-yoshua-bengio-self-supervised-learning-is-the-key-to-human-level-intelligence/

1. 대기업 회사 다니면서 일하고 재테크 잘해서 (주식으로 매달 월급이상으로 수익내는중) 편하게 하고 싶은거 하면서 살까 2. 좀 더 빡센 회사로 옮겨서 인공지능 전문가의 길로 갈까 앞으로 일할 수 있는 날도 얼마 남지않은 상황 아둥바둥 살까 아님 머리굴려서 적당히 편하면서 금전적으로 불편함 없는 인생살까... 님들이라면???

이직 타이밍 재고 있습니다 그런데 의외로 기술스택이 상세하지 않은 회사가 많네요 엔지니어팀이랑 인사팀이랑 align이 안 되어 있는 건지

안녕하세요? 저는 5년차 서버 개발자입니다. 빅데이터, 인공지능 분야로 전직?을 하고 싶어 조언을 구하고자 합니다. 동기는 새로운 것을 배워보고도 싶고 이 분야 전망이 좋아보여서 정도고 결정적인 아이템이나 사유는 없습니다. 최종 목표는 빅데이터, 인공지능 분야 취업 입니다. 현재 재직중인 곳에서 업무 전환이 된다면 제일 좋겠지만, 현실적으론 그러기 어렵고 제가 이 분야에 잘 모르기도 한 상태입니다. 서론이 길었네요. 궁금한 내용들 질문 드리겠습니다. 1. 보통 이 분야 채용요건을 보면 석사이상의 학력을 요구합니다. 국내에서 빅데이터, 인공지능으로 유명한 대학원이나 교수님이 따로 계신가요? (단순 대학 네임밸류보다 랩실을 보는 경우가 있는거 같아 질문드립니다.) 2. 실제 현업에서 빅데이터, 인공지능 업무 처리를 위해 사용하는 툴, 전공지식이 무엇인가요? 3. 기타 제가 참고했으면 좋은 내용(오지랖 환영합니다^^) 감사합니다.

제목 그대로입니다. 4~5년전에는 근본적인 논쟁이 많았어요. 다소 뜬구름 잡는 얘기도 많았죠. 인공지능은 어떻게 학습을 하는 거냐, 과연 이런것 까지 될까 저런것까지 될까. 요즘은 빅데이터라는 단어와 마찬가지로 어느정도 업계와 일상에 스며들었고 '제대로 하는' 사람들만 남아 고도화를 시키고 있는 단계라고 생각하는데요. 어떻게들 보시나요

학교 다닐때는 틈틈히 아카이브에서 찾아봤었는데, 회사 업무상 연구보다는 개발쪽에 치우치다보니, 논문 서베이한다고 시간 내기도 힘들고 트렌드 따라가기도 벅차네요.. 혹시 업무 하시면서 최신 논문 찾아보는 노하우 있으신가요??

입사하고 한 6개월간은 기를 못 폈거든요. 자신감도 없어 보이고, 뭘 하든 실수가 잦았죠. 코드 리뷰 할 때마다 위축되는 것 같았습니다. 저도 선배노릇이 익숙하지 않고 제 할일도 바빠서 성에 안 찰 때는 짜증도 내고 그랬는데요, 그게 반복되다보니 내리막만 걷는 것 같아서 마음을 고쳐먹고 독려하고 격려하는 방식으로 후배를 대하는 방식을 바꾸려고 노력했어요. 그런데 정말 일취월장하는 모습을 보여주기 시작하네요. 단순히 프로그램만 짜는 게 아니라 놀랄만한 인사이트도 보여주고요. 이렇게 잠재력이 묻혀있는 케이스가 얼마나 많을지요. 오늘은 기분이 좋네요.

커뮤니티 회원님들, 안녕하세요 : ) 지난달 이맘때 쯤보다 출퇴근 지하철에 사람들이 점점 밀집되고 있는 것을 보니, 많은 회사들이 리모트 근무를 슬슬 완화하고 있는 추세인 것 같습니다. 물론 아직까지 안심할 수 없는 상태이고, 긴장을 늦추면 안될테지만요! 이번에 새롭게 대두된 리모트 워크 문화에 대한 여러분의 생각이 궁금해요! 저희 리멤버의 경우에는, 재택근무&화상회의가 빠르게 자리 잡아 지금도 여느 때와 다름없이 협업이 진행되고 있습니다. 오히려 회의 시간에도 꼭 필요한 이야기만 나누게 되어서 효율이 높아지는 것 같기도 하구요. 물론, 근무시간의 경계가 조금 모호해지는 문제는 있는 것 같습니다 ㅠㅠ 여러분들의 회사는 어떠신가요? 그리고 앞으로 리모트 워크 문화가 우리 직장생활에 어떻게 자리 잡게 될지 생각을 나누어 주세요 : )

제가 속한 기술 분야가 점차 시장에서 저물어가고 있는데, 다른 기술 분야로 어떻게 넘어가야 할 지 고민입니다. 다른 기술 분야에선 제가 해당 기술에 대한 기술력과 실무 경험은 낮고, 전체 IT 연차만 높은 상태이니 뽑을 이유가 별로 없고... 주력으로 하는 기술 분야를 어떻게 AI/ML로 바꿀수 있을까요?

데이터 사이언티스트가 되고 싶어서 공부 방향 조언을 좀 얻고자합니다. 현재 ML/DL engineer 경력은 3년차로 computer vision분야에서 DL 알고리즘 연구를 주력으로 했습니다. 더 공부해야할 부분들은 1. 통계/ML 2. 데이터 엔지니어링 3. Devops 일거 같은데, 이 중에서 어떤 게 가장 우선시 되는지 궁금합니다. 위 분야들을 공부하기 위한 책이나 강의 추천해주실 수 있을까요? 이외에 조언이나 팁, 비판도 좋습니다.

영어는 그냥저냥 일생생활가능한 정도고요. 이쪽분야로 한국 경력으로 해외 취업 가능할까요? 전공은 전산은 아닙니다 ㅠㅠ 혹시 이미 하신분 계시다면 경험 공유 가능하신가요? 한국도 좋은데 해외서 한번 일해보고 싶어요.

한때 유행어처럼 돌았죠. 방송에서, 언론에서, 책에서, 커뮤니티에서. 그때부터 빅데이터가 필요한 곳이 몇이나 될까? 같은 맥락에서 빅데이터 전문가가 몇이나 나올까? 빅데이터라고 항상 정확하다고 할 수 있을까? 빅데이터 자체가 중요하기보단 데이터를 활용하기 위한 역량이 중요한 것인데, 다들 이 단어에 눈이 먼 것 같다 알 수 없는 분위기가 '저거 안하면 큰일나'하는 마음을 부추기고 있는 것 같다 이렇게 가다간 될 것도 안 될텐데 뭐 이런저런 생각이 들었는데요 이제는 진짜 필요한 곳에서는 이미 빅데이터 빅데이터 떠들지 않아도 당연한 것으로 자리잡은 것 같고 뜬구름 잡았던 곳에서는 완전히 잊어버린.. 그런 세상이 된 것 같네요 자리를 잡아가는거라 봐야 하겠죠? 잊혀져가는게 아니라요. 거리가 좀 있는 일을 하고 있어서

컴퓨터 공학아닌 다른 공학 전공 석사(2년차) + 컴퓨터 비전/딥러닝쪽 경력 3년차이고 이직준비중입니다. 보통 이 정도 연차에 데이터사이언티스트 직군을 지원해서 합격했다면, 연봉이 얼마쯤 될까요? 산업별로 좀 다를텐데 제조업말구 it쪽 관련 연봉을 알고 싶습니다.

안녕하세요, 최근 지식그래프를 공부하며 실 서비스에 어떻게 적용을 해볼 수 있을까 많이 고민해보고있는데요, 관련해서 서비스 적용 경험이 있는 분들의 의견을 듣고싶습니다. 가장 고민하는 포인트는 지식그래프가 실질적으로 어떤 가치가 있는가에 대한 부분인데요.. 아직 얕게 공부해서 그렇겠지만, 온톨로지를 설계하고 그래프를 그려나가면서 드는 생각은 이걸 꼭 지식그래프로 풀어야하나? 라는 생각이 먼저 들더라구요. 지식그래프의 핵심은 지식을 계속 알려주며 가꿔나가야 몰랐던 새로운 가치를 알 수 있게되는거라 생각합니다만, 지식그래프로 설명이 가능한 지식들은 간단하게는 쿼리로, 또는 로직으로 풀어낼 수 있는 문제라는 생각이 듭니다. 이 지식그래프를 지속적으로 가꿔나가고 발전시키는데 사용해야 할 리소스가 상당히 들 것 같더라구요. 혹시 관련해서 경험이 있으신분들은 지식그래프를 통해 충분한 가치를 얻으셨고, 계속 얻고 있는가 궁금합니다.