33학년
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2019-07-14 00:51:47 작성 2019-07-14 00:52:28 수정됨
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머신러닝, 딥러닝 종사자분들께 질문드려요(대학원 가야되는지에 대해)


우선 2학년이구요. 학부생이지만 파이썬으로 머신러닝을 배우고있는데요. 

목표는 데이터사이언스쪽입니다.

우선 데이터사이언스자체도 석사이상은 필수라고 하는데 어떤 부분이 고민이냐면 냉정하게 제가 현재 수학적 지식이 탄탄하지 않고 수학적으로 뛰어나지도 않은데 나중에 깊게 들어갔을 때 수학적인 부분이나 고급알고리즘적인 부분에서 꽤나 걸릴 것 같습니다.(수학관련 공부를 안하겠단건 아닙니다. 그 깊이에 대한 문제지) 물론 이 부분이 노력을 열심히 하면 어느정도 커버가 되겠지만 개인적으로 저는 그 노력하는데 시간이 너무 많이 들면 비효율적이라고 생각합니다. 

그리고 요즘은 머신러닝, 딥러닝 관련 라이브러리도 잘되어있잖아요? 물론 그 라이브러리를 기본적 개념없이 갖다쓰겠단건 아니고 기본원리와 기본적인 수학지식은 공부하고 대략 졸업할때까지 2년정도 충분히 능숙해지게 쓰려고 노력할건데요.

제가 막 알파고같은 인공지능을 만드려는 것도 아니고 잘되어있는 라이브러리들의 기본적인 원리와 필요한 기본지식들은 공부하고 그걸 이용하여 데이터분석쪽으로 쓰려는게 목표인데 


제가 명문대도 아니라 정확한 상황은 잘모르겠지만 졸업할때 쯤이면 학부생중에 이쪽 벌써 공부하는 애들도 드물고 졸업할때 쯤이면 충분히 학부생중에서는 상위권에 속할거같애서 취직을 나쁘지 않게는 할거같다고 생각하는데요. (너무 현실을 모르는거라면 이거 관련해서도 조언부탁드려요)

그래서 저는 데이터관련 회사에 취직해서 현업에서 배우는게 더 나을거같다는 생각인데

1. 제 상황에서도 석사를 가는게 좋을까요?(박사는 절대 안할거같습니다)

2. 이건 조금 다른 질문인데 제 목표를 이루기 위해서 알고리즘과목이 중요한가요?

알고리즘 빡세게 해야하는지 아니면 적당히하고 그냥 지금처럼 계속하는게 나은지 궁금합니다

3.그 밖의 조언있으시면 해주시면 감사하겠습니다.

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  • 댓글 5

  • KDH0110
    153
    2019-07-14 02:12:01

    머신러닝쪽은 공고 찾아 보시면 알겠지만 상당수가 최소 조건으로 석사를 요구합니다

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  • ujjujju
    115
    2019-07-14 03:02:47

    취업을 학사 상태에서 하려면 결과물이 있어야 하는데 데이터가 필요합니다  사실 영상쪽은 엄청 발전되어 있어 라이브러리만 익혀도 어느정도 가능합니다. 3년전 졸업작품에도 드론 + 물건구별까지 한 사람도 있었죠. 공부하는건 불가능이 아닙니다. 데이터만 있다면요. 많이 해보면 됩니다.

    알고리즘은 당연히 배워야 합니다. 왜냐하면 알고리즘 이후가 패턴인식인데 이게 데이터처리등 인공지능에 어마어마한 역할을 하기 때문이죠. 예를들어 자연어처리를 한다면 hmm은 우선 적용하고 시작합니다.

    교내에 인공지능 연구실이 있으면 학부때 들어가서 해보세요. 없으면 교수님께 면담해서 다른 학교 교수님 연구실 인턴이라도 하시고 생각해보시는걸 권해드립니다 

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  • 머신러닝
    1k
    2019-07-14 09:45:24

    제가 요즘 학부를 졸업하는 젊은 친구들을 여럿 만나보았습니다. 매우 잘하는 친구들이죠. 카카오/네이버 같은 IT대기업에 들어갈 역량을 지닌 친구들이었습니다. (참고로 합격해서 들어갔습니다)

    우선 석사/박사 졸업증은 일종의 인공지능 분야의 자격증 같은거라고 보시면 됩니다. 굳이 자격증이 없어도 실력만 있다면 대기업에서도 채용을 합니다. 대기업에서는 지원자의 실력을 충분히 판단할 수 있는 면접관이 있거든요. 물론 서류 통과를 위한 경력은 필요합니다. (캐글성적 같은)

    이 점을 먼저 말씀 드리며, 요즘 잘하는 학부생들을 본 기준으로 답변을 적어 보겠습니다.


    그래서 저는 데이터관련 회사에 취직해서 현업에서 배우는게 더 나을거같다는 생각인데

    => 데이터사이언스 분야는 어느정도 준비되지 않은 인력을 채용하지 않는 것으로 알고 있습니다. 모델링 능력은 기본이고, 그에 대한 결과를 낸 증명서가 필수입니다. 저희 회사는 신입은 채용하지 않고, 채용할 계획도 앞으로 없습니다. 좋은 경력(대회 수상 내역)을 가진 신입은 채용할 수도 있습니다.


    1. 제 상황에서도 석사를 가는게 좋을까요?(박사는 절대 안할거같습니다)

    => 제가 본 젊은 학부친구들은 머신러닝 관련 최신 논문을 보고 설명을 할 정도의 레벨이었습니다. 심지어 코딩도 잘합니다. 즉, 영어/수학/프로그래밍이 갖춰진 친구들이죠. 참고로 영어의 수준은 외국인과 기본적으로 대화를 할 수 있을 정도의 레벨입니다. 이들이야 말로 국내 학부생 탑레벨이죠.

    이들이 캐글 대회에서 상위 5%에 들어가는데, 이들 정도의 실력이 있으면 굳이 안 가도 되고요, 그게 아니라면 가시는 걸 추천 드리고 싶네요.


    2. 이건 조금 다른 질문인데 제 목표를 이루기 위해서 알고리즘과목이 중요한가요?

    => 학부 때 배울 수 있는 거면 다 배우는 것이 좋습니다. 혹시 주말에 쉬고 계신가요? 제가 아는 젊은 친구들은 지금 이 시간에도 열공하고 있습니다. 현재 대회에 참여했거든요.


    국내/국외 탑수준을 경험하고 싶으시다면 캐글을 한번 해보시길 추천 드립니다.

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  • 니플
    2019-07-14 10:21:49

    https://blog.pabii.co.kr/graduate-school-private-academy/

    참고바랍니다

    0
  • hukk
    996
    2019-07-15 14:01:50

    와 위에 캐글 따라서 가봤는데 장난아니네요? 진짜 국내 학부생 상위 1%는 여기서 볼 수 있는듯하네요...;;

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