딥러닝의 반대말은 프로그래밍이라고?

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가까운 친구 하나가 아래의 스크린 샷을 보내왔다. 코멘트를 달란다. 어지간하면 친구에게 짧은 답장해주는 걸로 무시하려고 했는데, 저 글 쓰신 분이 “나름 업계의 네임드”란다. 정말 저런 수준으로 네임드가 될 수 있는 한국 시장의 세태가 너무도 개탄스러워 친구에게 보냈던 메세지를 그대로 블로그에 공개한다.

(주의: 아래는 매우 심한 폭언이 담겨 있습니다. 포스팅 당사자의 이름 및 Like를 누르신 분들의 이름을 지웠으니 독자분들의 양해 바랍니다.)

 

(Source: 가까운 친구가 스크랩 해 준 어느 페이스북 포스팅)

 

답장:

무식하게 Hidden Layer를 주먹구구식으로 집어넣는 것 밖에 모르는 수준이라면 딱 저렇게 보이겠지.

너 혹시 Taylor’s Expansion 기억나냐?

고차항으로 Non-linear function (Log 함수 같은거) 비슷하게 맞춰보려고 하던거, 우리 학부 1학년 때 배운거 있짆냐.

그거 Neural Network 모델에 Single Layer 놓고 Node 점점 추가하는 걸로 똑같이 돌아가는거 보여주면 저런 사람들 눈이 똥~ 그랗게 되더라.

Taylor’s Expansion은 미분과 수식이 눈에 보이니까 수학이나 알고리즘이라고 생각하는걸테고, Network 모델은 미분과 수식이 눈에 안 보이니까, TensorFlow 같은 패키지 안에 포함되어 있으니까, 학교에서 저걸 수식으로 풀어서 증명하는 과정을 안 겪어봤으니까 그냥 코딩이라고 생각하는 거겠지.

구글에서 Universality Theorem Neural Network로 검색해봐.

Taylor’s Expansion의 Network 버전을 구경할 수 있을거다.

딥러닝, 딥러닝 노래 부르는 인간들치고 블랙박스라고 우기지 않는 사람 없고, 정작 제대로 수식 써 가며 증명해본적 있는 사람 없을꺼야.

전에 말했듯이, 제대로 통계학 배우고 이쪽에 발 들였으면 Deep Neural Net이 Logit 여러개를 Decision Tree 비슷하게 결합하는데, 작동 방식이 Gradient Boosting과 Random Forest의 결합이라는걸 바로 이해하게 됨. 그런 사람들이 당연히 딥러닝 딥러닝 노래를 부를 이유가 없지. 기존 모델들의 장점만 다 모이는게 아니라, 단점도 다 같이 결합되는걸 이해하는 사람이 딥러닝 좋다고 저렇게 글을 쓴다?

저렇게 제대로 교육 받은 적도 없이 코딩으로 업계의 “네임드”가 된 사람들이 싸그리 퇴출되어야 우리나라가 2류에서 하다못해 1.5류라도 될 기회가 생기는거 아니겠냐 ㅋㅋ