AI 연구에서 엔지니어링 스킬

 

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데이터 과학자에서 AI 연구자로 들어서며... - from __future__ import dream

 

위 포스트를 읽으면서 많은 부분들이 공감이 되었다.

 

 

 

AI 연구를 하면서 한 프로젝트를 마무리하고 몇 개월이 지난 후 그 결과물을 되돌아보는 경험이 종종 있다. 이때 문득 "더 빠르고 성능 좋은 모델을 만들 수 있지 않았을까?"라는 아쉬움이 밀려오곤 한다. 이러한 생각은 단순히 후회가 아닌, 그 사이 지식이나 엔지니어링 스킬이 향상되었다는 증거라 생각한다.

 

시간이 지나면서 새로운 기술과 방법론을 습득하고, 문제 해결 능력이 향상된다. 이러한 성장은 과거 프로젝트를 새로운 시각으로 바라볼 수 있게 해 준다. 더 높은 성능을 달성하지 못하더라도, 적어도 더 효율적인 작업 프로세스나 최적화된 코드 구조를 떠올릴 수 있게 된다.

 

현재 AI 분야는 눈부신 속도로 발전하고 있다. 매일같이 새로운 기술과 도구, 프레임워크가 쏟아져 나오고 있으며 이 모든 것을 따라가기란 결코 쉽지 않다. 시간은 한정되어 있고, 깊이 있는 학습에는 상당한 노력이 필요하다.

 

하지만 이러한 도전에 계속해서 맞서야 하는 것 같다. 새로운 기술에 시간을 투자하고 꾸준히 학습하는 것은, 장기적으로 볼 때 큰 이점을 가져다 준다. 다양한 도구와 기술을 자유자재로 다룰 수 있게 되면, 복잡한 문제를 더 빠르고 효과적으로 해결할 수 있게 된다. 이는 단순히 작업 속도를 높이는 것을 넘어, 창의적이고 혁신적인 솔루션을 도출해 낼 수 있는 능력으로 이어진다고 생각한다.

 

물론 새로운 기술 전체를 마스터하는 것은 불가능에 가깝다. 중요한 것은 자신의 분야와 관련된 핵심 기술을 선별하고, 이를 깊이 있게 학습하는거라 생각한다.

 

결국, AI 연구에서의 엔지니어링 스킬 향상은 끊임없는 학습과 적용의 과정인 것 같다. 때로는 힘들고 지칠 수 있지만, 동시에 매우 보람찬 경험이 될 수 있다. 해결하는 문제의 복잡성이 증가함에 따라, 능력도 함께 성장하는 것을 느낄 수 있기 때문이다.

 

항상 배우는 자세로 새로운 도전에 맞서며 더 나은 AI 연구원이 되도록 노력해야겠다.