21.04.24 / AI의 탄소발자국을 최소화하는 방법. 구글 연구소가 밝혀냈다 / 딥러닝을 잘 하는 개발자가 되고 싶은데 대학원에 가는 것은 필수 아닐까요?(글)

- AI의 탄소발자국을 최소화하는 방법. 구글 연구소가 밝혀냈다

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연구팀曰
    알고리즘의 설계 
    훈련에 사용되는 컴퓨터 하드웨어의 유형 
    데이터 센터의 위치에 따라 탄소 발생량이 달라진다고 결론

현재 인공지능의 탄소 배출 현황
    Open AI의 언어 모델 GPT-3는 머신러닝 과정에서 552톤의 이산화탄소를 배출
        이는 1년간 120대의 승용차를 운전할 때 생산되는 양과 같다

    구글 챗봇 미나(Meena)는 96톤의 이산화탄소를 발생시키며 
        이는 1년간 17개의 가정에 공급되는 전력량과 같다.
t.ly/u0U9

AI의 탄소발자국을 최소화하는 방법 ...구글 연구소가 밝혀냈다 - AI타임스

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-[글 written by, 남세동 (VoyagerX 창업자)]
딥러닝을 잘 하는 개발자가 되고 싶은데 대학원에 가는 것은 필수 아닐까요?

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만약 본인이 논문으로 평가 받는 것이 더 나아 보인다면 연구자의 길이 맞을거고, 
제품으로 평가 받는 것이 더 나아 보인다면 개발자의 길이 맞다고 볼 수 있다.

연구자가 되고 싶다면 당연히 대학원에 가야 하겠다.
개발자가 되고 싶은데도 대학원에 가야 할까?
결론부터 얘기하자면 나는 그것(머신러닝, 딥러닝) 또한 그렇지 않다고 생각한다.

통계
    딥러닝에 있어서의 통계. 이 녀석은 프로그래밍에 있어서 
    데이터 구조, 운영체제, 프로그래밍 언어 같은 녀석이다. 

    이건 개발자들도 잘 알아야 하고 더 잘 알 수록 더 좋다. 
    그래서 통계는 필수적으로 공부를 해야 하고, 공부를 할 수록 딥러닝을 잘 할 수 있을 것이다.

    그러나 오직 통계를 공부하기 위해서 대학원 과정을 밟는 것은 너무나 비효율적으로 보인다.

만약 연구 보다 개발이 좋다면, 그래서 개발자가 되고 싶다면 
지금 바로 케라스나 파이토치로 딥러닝 개발을 시작 하라. 통계를 공부 하고. 
기회가 된다면 딥러닝을 하는 회사에 들어가면 더 좋다. 
t.ly/PNKd

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