데이터 사이언스/ML...

멍하게 살아오다보니 세상이 이렇게 빨리 변해버린 것을 모르고 지냈다.

대충 이것 저것 찾아보니 예전에 응용통계라고 해서 이과분야인지 문과분야인지 애매한 분야가 있었는데, 이게 사실상 사회과학/경영이랑 관계가 깊어서 문과로 분류되지만 사실상 수학과 컴퓨터 관련 일을 하는 곳이었던 것으로 기억되는데, 이게 data science를 담당하게 되면서 EE/CS계열에서 ML하던 사람들이 교수가 되는 또 다른 길이 되었다. computer science하던 사람들이 어차피 ML을 하게 되었고 EE를 하는 사람들도 ML하게 되었으니까 이렇게 된 것 같다.

그러니까 예전에 주식 데이터라든가 경영 데이터를 분석하려던 목적으로 있던 응용 통계 학과가 사실상의 data science를 하는 대표 주자가 되어서 EE/CS 전공으로 ML 하던 사람들을 받아서 이런 내용들을 가르치고 있다고 보면 될 것 같다. 워낙 이 분야가 hot하다 보니까 그 옛날엔 서로 Ai 안한다 더 이상 그런 거 안한다 식으로 다 내빼다가 지금은 너도 나도 AI한다는 시절이 된거라 아마도 EE를 졸업하든 CS를 졸업하든 또는 문과 계열의 ML관련 학과를 졸업했든 너도 나도 data science/ML을 했다고 아니면 할 줄 안다고 해야 생존하게 되는 기이한 현상을 보게 되지 싶다.

한해 졸업하는 수 많은 사람들이 너도 나도 AI를 한다고 하는 세상은 되돌려 보면 통신관련 인력을 포집하기 위해서 유사한 이름을 가진 학과를 만들어내던 시절이 떠오른다. 해당 학과를 졸업하지 않았어도 너도 나도 통신한다고 하는 시절이 있었던 처럼 말이다. 그러나 AI처럼 문과방면까지 넘어들어간 적은 없었던 것 같다.

패턴 인식을 잘 하면 이렇게 다방면으로 뻗어나갈 수 있었던 것인데, 그 옛날 AI를 한다는 연구실들은 하다하다 안되서 다들 다른 분야로 옷을 갈아입으며 불쌍하게 살다가 결국 이미지프로세싱이 매우 중요한 분야로 되면서 또 (한 때 저주 받던) 신경망의 도움을 받아 이렇게 된 것 아닌가?

이젠 ML만 잘해도 갈 수 있는 곳은 널리고 널린 듯 하다. 문과 이과 따위 구분도 없어지고 생물학이든 의학이든 사회과학이든 뭐든 그냥 어디가서든 데이터 분석을 자동으로 잘해서 자동으로 뭔가 원하는 결과를 착착 잘 갖다주게만 하면 되는 거다.