[DAY 28] 캐글 그랜드마스터의 경진대회 노하우 대방출 & Full Stack ML Engineer

[Heeseok-Jeong]

오늘 특강에 대한 생각

펭귄

• 캐글 관련해서 꿀팁이 많긴 했는데 캐글 진입장벽이 높아서 공감이 안되는 부분도 있었다. 한 번쯤 캐글 도전해보는 것도 좋겠다 생각.
• 풀스택 ML 엔지니어는 다 해보면 좋긴한데 그럴 기회가 주어질까 의문. 대기업 같은데 가면 잘 못하지 않을까.. 이런 방향도 있구나 하면서 재밌게 들음. 하지만 지향하는 방향과는 다름을 느낌.

  서폿

• 꿀팁을 들으려면 알고 들어야 하는데 잘 몰라서 캐글이 아직 무서움.
• 풀스택 강의는 어제 커리어 강의랑 비슷한 느낌을 받음. 결국 다 잘해야 하니까 포기하지 않고 열심히 해야함을 느낌.

  후미

• 캐글 강의는 이하동문.
• 원래는 얕고 깊게 공부해야하지 않나 생각했는데 풀스택 강의를 들으며 T자형 인재가 되기 위해 머신러닝 공부도 열심히 해야겠다 생각.

  샐리

• 캐글 그마 될 생각과 풀스택 ML 엔지니어가 될 생각이 없어서 크게 와닿지는 않음. 하지만 풀스택으로 ML 프로덕트를 어떻게 만드는지 보면서, 앞으로 프로젝트를 절차대로 만들어보고 싶다는 생각을 하게 됨.

  원딜

• 캐글 그마가 얼마나 대단한지 알기 때문에 감사한 마음으로 들음. 근데 이전에 그런 내용을 들어본 적 있어서 가볍게 들음.
• 풀스택과 거리가 멀어서 저런 사람도 있구나 하고 들음. 근데 MJ님이 회사가서 풀스택처럼 일하게 될거란 얘기 듣고 필요함을 느낌. 공부하긴 해야겠다.

  히스

• 캐글은 한 번도 안해봐서 무섭긴한데 경험이라도 해봐야겠다 생각
• 풀스택은 크게 와닿음. 한 번 원하는 프로젝트를 생각해서 사이드 프로젝트로 전체 과정을 빠르게 완성시켜봐야겠다 생각.

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스몰 톡

후미

개인 프로젝트 진행에 대한 자문. OCR 로 텍스트를 따서 번역할랬는데, 번역말고 그냥 이미지대 이미지로 학습하는건 어떨까요?

• 결국 OCR 로 이미지의 단어를 단어 벡터로 만들고 번역하는 시도가 맞지않을까 생각합니다..!
• 시도해보는게 의미있다 생각합니다

샐리

논문 구현해보고 싶다! 근데 시작을 어떻게 해야할지 막막함. 학원이라도 다녀야하나...

• 알렉스넷부터 등 자기 도메인에 맞게 하나하나 해보는게 좋은거 같음.
• (https://paperswithcode.com/) 논문을 코드로 구현한 사이트
• https://www.notion.so/c3b3474d18ef4304b23ea360367a5137?v=5d763ad5773f44eb950f49de7d7671bd 읽어야할 논문 100선

히스

이준엽 마스터님 같은 경우에는 ML 엔지니어가 메인이고 나머지가 서브인데, 서폿, 펭귄님의 메인은 뭐로 생각하시나요

• 펭귄 : 웹 개발이 우선이 될 듯.
• 서폿 : 벡엔드.

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내일 특강 질문 준비

박성준 마스터 - 자연어 처리를 위한 언어 모델의 학습과 평가

1. 전산심리학에 대해서 소개해주세요, 그리고 실제로 필드에 활용될 수 있을지에 대해서 의견을 들려주세요
2. 심리학과 인공지능을 결합시키겠다(?)하게 된 계기가 무엇인지

문지형 - 내가 만든 AI 모델은 합법일까, 불법일까

1. 의료데이터와 같이 민감한 데이터의 경우 작은 회사에서 수집하기 힘든데 이럴 경우 공공데이터가 더욱 필요하다는 생각이 듭니다. 현재 우리나라의 공공데이터는 어떻게 되고 있나요?
2. 이루다 사태에 대한 생각이 궁금합니다.
3. 논문을 바탕으로 구현한 AI 모델을 이용하여 수익창출을 한다면 문제가 되나요?