딥 러닝으로 작은 회사나 개인이 성과를 얻을 수 있을까요?

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재미있게 해 보고 있지만


자본은 적지만 좋은 아이디어로

인터넷이 시작될 때 서비스를 해서 성공하거나

앱을 만들어서 성공했던것 같이

딥러닝으로 서비스를 만들어서 성공할 수 있을까요?


아이디어 만으로도 쉽지 않은게

1. 대량의 데이터가 필요하다

2. 대량의 컴퓨팅 파워가 필요하다

3. 고급 인력이 필요하다


실제로 성과를 내는 회사들도

구글, 아마존, IBM 같이 대기업 들이고

진짜 돈이 될 것 같은 것들 (음성인식, 비서 서비스 등등)

은 그렇게 큰 회사들 사이에서도 경쟁이 치열하고요


어떻게 생각하시는지 궁금합니다.


써놓고 보니 자신이 고급 인력이면

2,3번은 커버가 될 수도 있겠네요

인디고 2017-06
3번이 제일 중요하죠.
2번에 집중하시는데 처음부터 전체 데이터를 돌릴것이 아니라면 구형 컴으로도 다 됩니다.
실력을 컴퓨터로 커버 할 수는 없죠~
결론은 개인의 능력만 뛰어나다면 가능하다 입니다.
     
정말 그런것 같습니다
어느 곳에선가 멋진게 만들어 지고 있겠지요?
실망했니 2017-06
텐서플로우 이후 계속 좋은 프레임워크가 나오고 있어서, 예전보다 딥러닝 이용한 구현이 많이 쉬워졌습니다. 거기에다 클라우드에서도 지원을 많이하고, 학습에 필요한 public data는 이미 클라우드에 올라가 있어서 사용하기 편한 상황이긴 합니다.

물론 컴퓨팅 파워가 필요하고, 이에 대해 지속적으로 돈이 나가야 하지만, 대기업들이 아니라고 해도 간단한 서비스부터 시작은 가능할듯 하네요. 최근 나오는 방법론들을 봐도, 컴퓨팅 파워를 적게 쓰는 쪽으로 다양하게 시도도 있어서 작은 회사들에게도 기회는 있지 않을까 생각됩니다.

그보다 회사에서 시도하려면, 경영진에서 제대로 이해하거나 전폭적인 지지가 있어야 서비스던 제품이던 만들 수 있겠죠. 예전에 하드웨어 회사를 다녀보니 소프트웨어에서의 complexity를 전혀 이해하지 못해서 일이 제대로 되지 못한적이 있었는데, 딥러닝 기반 시스템이나 서비스도 비슷한 상황일거란 생각이 듭니다.
     
그런 면 에서는 작은 회사가
유리 할 수도 있겠네요

기존이랑 다른 방식으로
접근해 보기가 수월 하다는 점에서요
elkiselee 2017-06
제가 생각 하기에
딥러닝 + 다른 영역 = 다른 영역의 시너지 효과를 내야 하는데
막말로 기술자들은 남의말을 좀 안듣는 경향이 있고 남좋은일 하는걸 싫어해서
딥러닝 기술 + 합치고자 하는 기술의 높은 수준의 이해도 를 가진
초인이 나와야 뭔가를 만들어 내죠

초인이 아니라면, 딥러닝 엔지니어는 될 수 있지만
딥러닝을 연결해서 뭔가를 만들어 내는 일은 불가능 하다고 생각 합니다.
음성 인식만해도 금방 필요 지식을 나열해보면 개인이 커버할 수 있는 지식의 양을 넘어 서잖아요

(공부를 대신 해주는 딥러닝 소프트웨어가 있으면 모르겠습니다 ㅋㅋㅋㅋ)
     
두 영역의 전문가가 협동 하던지
혼자 두 분야를 이해 하던지 하면 좋겠네요
이렇게 보니 머신 러닝은 역시 수단이라는 생각도 드네요
     
이방인 2017-06
그런 식의, 기술과 기술자에 대한 척박한 인식이 보편적이니까

우수인력은 해외로 가는 게 이득이죠.

그런 관점에서 보면 일반인들은 기술자들이 이득을 보는 것을 싫어하는 경향성이 강한 듯..
          
elkiselee 2017-06
학창시절 수많은 후배들에게 소프트웨어 사용법을 알려주면서 대충 어림잡아도 40명
매번 너희가 이제 후배들을 알려줘야 한다고 여러번 말했는데
그뒤로 후배들에게 저와같은 일을 한 사람은 0명

소프트웨어 공부를 하려고 하면 영어 자료를 찾아봐야 합니다.
분명히 저랑 같은 고민을 한 한국인이 있을건데 왜 혼자알고 죽으려고 할까요
외국자료들 보면 이런걸 그대로 오픈해도 상관없나? 하는 정도의 자료도 공개하는 사람도 있습니다.
그런 자료 가져다가 한글로된 지식으로 재생산 하는사람이 너무 없습니다.
제가 작은 소모임을 만들어서 작은 팁을 올리고 있는데
얻어 가기만하고 자기가 가진 팁을 올리는 사람이 단 한명도 없네요

저도 다른분야의 기술자입니다. 이땅에 기술자로 살면서 같은 기술자들을 보면서 느낀 생각이에요
매번 한국인 똑똑하고 평균 IQ 높다고 하는데 왜 이모양입니까.
보편적인 인식은 그냥 만들어지는게 아니에요

그리고 제가 말한 이야기는 꼭 기술자들에게만 적용되는 이야기는 아닙니다. 어딜 가든 그래요

저도 순수하게 이것저것 알려주던 시절이 있었는데 시간이 지나면 실망만 돌아올 뿐
               
이방인 2017-06
기술자를 천시하는 사회문화를 기술자 탓으로 돌리는 원인이 너무 빈곤하기도 하고
기술자들이 자신의 비기를 공개하기 꺼려하는 이유를 전혀 고려하지도 않는 태도 또한
기술자들을 천시하는 시각이기도 하네요.
텐서플로우, 카페등 머신러닝 프레임워크 공개는 단순히 지식나눔이라는 차원의 의도가 아니라
기계학습 시장을 선점하기 위한 전략의 일환이죠.
서양도 장인의 비급은 공개하지 않고 도제식으로만 기술을 전수한 사례가 매우 많습니다.
조선시대부터 이어져온 사농공상의 계급문화와 기술 베끼기에 급급한 천민자본주의 사회에서
기술이 온전히 평가받고 발전하는 미래는 불가능합니다.
토토롱 2017-06
현실적으로는 정말 괜찮은 모델을 발표하고 회사 채로 exit하는것이 베스트 이겠습니다만. 딥러닝 바닥이 워낙에 빨리 바뀌다보니 쉽지 않을것이라 보입니다
잔다르크 2017-06
지난번에 뵙고 인터넷에서 또 뵈니 반갑네요^^

지금 제가 하는 일 이외에 다른 아이디어는 있는데 능력도 없고 인력도 없네요^^

하고 계신일은 잘 되시나요?
     
안녕하세요
이렇게 저렇게 연결 해 보면서
지내는 중 입니다
원하는 결과는 아직 멀리 있는거 같아요
그래도 재미있게 해 보고 있습니다
stones 2017-06
딥러닝을 이용한 비지니스 모델 정도 가능하지 않을까요?
데이터를 어디에 어떻게 활용하는냐 이런정도가 아닐지...ㅎㅎ
falcon 2017-06
국내는 딥러닝도 규모의 경제인듯 합니다.
아이디어와 기술력으로 승부하시려면,  미국에서 사업을...
이니이니 2017-07
딥러닝 원천기술에 대한 투자는 이미 늦었다고 보고 있습니다.
국내기업이 할 일은, 공개된 기술기반의 응용기술 개발이 최선이라 생각합니다.
그 영역도 어마어마하게 큰 시장이 있습니다.
현재 그쪽에 살짜기 발걸친 1인의 개인의견입니다.
박현문 2017-11
수학자가 필요합니다. 이것 컴퓨테이션이 아니라 모두 수학자가 필요한 것이고요.
영국이 이쪽에 원천기술을 가장 많이 가지고 있습니다. 미국이 관련 인력을 $으로 사드린것이고요.
수학자가 코딩을 딥러닝을 하면 매우 빨리 할 수 있는데, 엔지니어는 매우 느리고 성능도 매우 낮은 문제를 가집니다.




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