딥러닝 사업화 준비를 위해 지난 2 년간 딥러닝 논문을 수백편 살펴봤고 국내외 딥러닝 기술블로그를 수천곳 수만곳 이상 살펴봤읍니다 .... 딥러닝 큰기업(대기업)에서는 하는 말이 경쟁력있는 돈이 되는 결과물 (기술력 증명 포트폴리오) 제시가 가능한지를 저한테 질문을 던지더라구요 ... 저도 그동안 2 년간 딥러닝 사업화에 필요한 여러 노하우를 논문과 블로그들을 통해 살펴봤는데요 ... 저는 한동안은 최신 해외논문의 아이디어가 핵심의 모든것으로 이해를 했었는데 ... 이것보다도 더 중요한것은 딥러닝 상용화 과정에서 발생되는 이슈들이 어떤게 있고 이의 해결책은 어떤것이 있을까 ? 뭐 이런것들의 파악이 더 중요한 요소라는것을 깨달을수 있었읍니다 ... 딥러닝 상용화 과정에서 발생되는 이슈들이 어떤게 있고 이의 해결책은 어떤것이 있을까 ? 를 고민하면서 최신 해외논문의 아이디어가 왜 논문에서 이야기하는지를 살펴보는게 중요할것 같읍니다 ... 대기업이나 딥러닝 전문기업에서 원하는 기술력 증명 포트폴리오 제시 요구는 저도 2 년을 시간투자해서 얻은 저의 노하우 즉 딥러닝에서 어떤 부분들이 돈으로 연결될수 있다라는것을 다 공개하면 저는 딥러닝으로 사업화 내지 돈벌이가 어려워질수 있다는 점이 가장 어려운 점 입니다 ... 저도 올해 나이 59 세이고 대학원 졸업하고 대기업 연구소부터 시작한 사회생활 30 년하면서 온갖 갑질도 다 당해봤고 시행착오도 수천번 겪어봐서 딥러닝 사업화 준비를 할때 내가 무었을 파악해야 돈벌이 될수 있는지 부터 고민했다는 점을 미리 말씀드립니다 ... 나이먹어서 딥러닝 준비를 시작했기에 처음에는 딥러닝 논문의 아이디어가 핵심이다 싶어서 이것을 한 1 년반 이상 살폈구요 ... 최신 해외논문의 아이디어가 왜 논문에서 이야기하는지를 살펴보는게 중요하다는것을 최근들어 알아채리기 시작했구요 ...
저는 음성인식 분야를 살피다 보니 음성인식 이라는게 음향모델만으로는 안되는구나를 알게되고 언어모델을 그래서 살피다 보니 초거대모델 학습의 이슈가 무었이고 어떤 해결방안이 있는가를 고민하면서 딥러닝은 공부를 해도 해도 끝이 없다라는것을 느끼게 되었구요 ... 언어모델은 GPT-3 의 이슈가 무었이고 이 이슈의 해결방안은 무었인가를 살피면서 어느정도 노하우 파악도 성공했구요 ... 음향모델도 트랜스포머 모델로 구현시 어떤 이슈가 있는지 또 이에 대해 어떤 해결방안이 있는지를 파악하는데 성공했읍니다 ... 그리고 살펴봤던 분야가 StyleGAN / StarGAN / CycleGAN 분야를 살펴봤구요 ... 이 분야 또한 핵심 이슈가 무었인지 논문에서는 이 이슈의 해결방안을 어떤식으로 제시하는지를 살펴봤읍니다 ... 요즘 가상인간 이슈가 뜨고 있어서 이와 관련해서 엔비디아 논문인 NeRF 논문도 세세히 살펴봤읍니다 ...
나이가 많건 적건 저와 딥러닝을 이슈(기술이슈 / 사업이슈)로 통할수 있는 인력(전문 개발자 / 경영자 모두 와)을 보유한 기업과 협력 방안을 찾아보고 싶읍니다 ...