주말 아침에 심심해서 포프님 영상을 몇개 봤다. 

오래된 영상들이 몇 개 있긴 하지만 꽤나 재밌는 내용이 많다.

정자세로 시청하기보다는 영상을 틀어놓고 딴 짓을 하는데, 팟캐스트처럼 켜두고 시간 날때 들으면 나름 재밌다. 

아침에 켜둔 영상 중 게임과 관련된 영상들이 있어서 간단한 내용 정리를 해봤다. 

게임 판매량 

성공하는 게임?

현실에서 게임의 성공요소는 그저 운이다.

출시 당시의 트렌드 덕분에 게임이 성공할 수 있는 거다. 

시장을 읽는 눈을 가진 사람은 거의 없다. 

아무리 성공한 게임도 후속작도 성공하는 경우는 드물다. 

게임이 나왔을 때 처음 6주 간의 매출액이 이후 게임이 평생 팔릴 매출액의 절반이다. 

게임은 처음 6주가 정말 중요하다. 

그래서 마케팅 하는 분들이 이 부분에 돈을 퍼붓는다. 

처음 6주 간의 판매량과 이후 판매량이 같더라도 수익 면에서는 다르다. 

중요한 건 어떻게든 서비스를 시작하고 이후 모든 유저 통계를 참고해서 제품을 개선하는데 사용해야 한다. 

(역시나 게임이든 서비스든 제품의 성공에는 운이 개입하는 여지가 굉장히 크다는 생각이 든다. 마찬가지로 운은 제품을 개발하는 입장에서는 제어할 수 없는 요소이기 때문에, 적어도 제품이 사용자들이 지출한 가격에 합리적인 수준을 제공하는 수준을 제공해야한다.. 그 이후는 운의 영역이다.)

게임이 접히는 이유 

영화는 평점과는 상관없이 일단 출시는 된다. 

게임은 평점이 극히 낮은 경우는 거의 없는데 왜냐면 이미 출시 전에 잘리기 때문이다. 

세금제도와 관련이 있다고 한다. (하지만 이건 우리나라도 게임이 접히는 경우가 많아서 정확하지는 않은듯)

(실제로 게임이 접히는 경우는 우리나라 게임 회사에서도 흔하다고 한다. 어쩌면 게임을 만들고 싶다고 말하는 게임 개발 지망생에게 하는 가장 흔한 조언 중 하나인 게임 개발에 대한 열정은 게임 개발 도중 마주하는 기술적 어려움에도 불구하고 게임 개발에 대한 열정이 잃지 말라는 이야기가 아니라 현실에서 마주하는 허무 속에서도 열정을 잃지 말라는 뜻이라는 생각이 든다. 그것이 프로젝트의 공중분해든, 아니면 출시 후 시장의 냉랭한 반응과는 상관없이 말이다.)

게임 직군: 게임플레이 프로그래머 

캐릭터의 모션 동작은 애니메이터가 만든다. 

미션, 캐릭터 죽음 등은 게임플레이 프로그래머가 한다.

그런데 이게 점점 기획 쪽으로 가고 있다.  

많은 기술과 재미에 대한 센스가 있는 사람이 게임플레이 프로그래머에 적합하다. 

AI 등 시뮬레이션 자체가 서버로 들어가는 사례가 많아지고 있다. 

특히 온라인 게임은 해킹 때문에 그렇다. 

로직 자체를 서버에서 돌리는 경우가 많아지고 있다. 

클라이언트는 말 그대로 이펙트 쏴주는 곳이 되는 곳이다. 

게임 플레이가 서버로 들어간다. 

클라이언트 프로그래머의 영역이었는데 이게 서버의 영역으로 들어가고 있다. 

(어쩌면 이건 단순 게임 뿐 아니라 프론트, 모바일 등 클라이언트를 다루는 모든 디바이스 전체에 해당되는 이야기라는 생각이 들곤 한다. 둘 간의 영역이 구분되는 듯한 느낌이 들면서도 경계가 모호해지는 이유는 각 영역에서 나오는 다양한 기술 때문이라는 생각이 든다.)

컴퓨터는 추상적으로 돌지 않는다. 

알고리즘을 찾고 만드는건 굉장히 오래 걸리고 천재의 영역이다. 

그러나 일단 만들어 놓고 나면 누구나 순서대로 따라할 수 있고 따라하면 원하는 결과를 얻는 게 바로 알고리즘이다. 

결과적으로 정해진 룰이 있고 한 단계씩 따라가면 값이 보이는 것이 알고리즘이다. 

세상은 알고리즘으로 돌아간다. 

컴퓨터는 그저 알고리즘을 아주 빠르게 돌릴 수 있는 기계일 뿐이다. 

현실의 과정을 컴퓨터로 옮기는 것이다. 덕분에 무슨 일이든 빨리 처리해서 효율적으로 살 수 있게 되었다. 

프로세스를 자기가 만들 수 있는 건 천재의 영역이다. 

추상화는 위험성을 가지고 있다. 

알고리즘이란 일반 사람들도 따라할 수 있는 일련의 step by step 과정이다. 

그런데 이걸 추상화를 너무 해버리면 구체적인 내용을 알려줄 수 없다. 

컴퓨터는 추상적으로 돌지 않는다. 현실은 알고리즘으로 돈다. 

게임직군: 모델러 

Maya나 블렌더 활용해서 한땀 한땀 만들기도 한다.

3D로 만들었다면 이제 색을 칠해야하는데 그걸 게임에선 텍스쳐 매핑이라고 한다. 

사람은 표면이 딱딱하지 않다. 피부가 늘어나고 줄어드는 등의 동작이 있다. 

캐릭터 모델링이 꽤나 어렵다. 

3D에서 외주가 갈때 주로 캐릭터 쪽이 외주가 많다. 

https://www.youtube.com/watch?v=v-5bWkStENI 

https://www.youtube.com/watch?v=PUd6LCJZlJo 

https://www.youtube.com/watch?v=j1KkMMLAGZI 

https://www.youtube.com/watch?v=rNpNu3-XWew 

https://www.youtube.com/watch?v=FNuQBwkfd_w 

킬러앱이 없기 때문이다. 

또 하나의 이유 

platform exclusivity -> 플랫폼 독점 <-  이게 없다. 

자바스크립트는 웹이 있고 

스위프트는 ios가 있다

 자바는? write once run anyware 

c#은? 마이크로소프트의 지원 

그렇다면 선택에 있어서 고려 사항이 되는 것은?

이득

친숙함

러닝 커브

language 환경 즉 생태계

c++은 c의 근접한 수퍼셋

typescript는 javascript의 직접적인 수퍼셋

kotlin은 커피스트립트와 자바스크립트의 관계로 비유하면 편하다. (호환성문제없다.)

문맥, 구인시장, 커뮤니티도 중요한 고려사항이 된다. 

그럼 왜 oo가 시장을 장악했나?

특징들을 살펴보자

interface

implementation 등등... 

why aren't FP languages the norm? 

1. No sufficiently large "killer apps"

2. No exclusivity on large platforms 

3. Can't be a quick upgrade if substantially different

4. No epic marketing budgets

5. Slow & steady growth takes decades

why isn't FP style the norm?

maybe time? 아직 시간이 더 필요할수도? 아무도 모른다. 

https://www.youtube.com/watch?v=QyJZzq0v7Z4

클라우드는 전부터 있었다.

자꾸 클라우드가 새롭게 나왔다고 착각하는데

클라우드는 그냥 쉽게 말하면

내가 서버를 서비스로 제공하는거다. 

내가 관리를 안하는거다.

예전에는 이런 서비스가 있었다. 

큰서버가 있고 큰서버에 여러 개의 가상머신을 띄우거나

리눅스 서버에 여러 개의 폴더를 만들어서

인스턴스를 만드는 격이었다. 

이게 어찌보면 클라우드의 전신이라고 볼 수도 있다. 

클라우드는 개발의 편의성을 높여주는 것은 맞다. 다만 새로운 것은 아니라는 뜻이다. 

싸다?

결론을 말하면

자체 서버를 가지는 것보다는

클라우드가 더 비싸다. 

그런데 만약 낮에만 사용자가 들어온다?

밤에는 안들어오고?

그런면에서는 Azure가 더 싸다고 말할 수 있다. 

그러나

페이스북 정도의 전세계 사용자가 있고

범위도 엄청나게 크다면

분명히 1분에 접속수가 몇백만은 될 것이다. 

그 정도라면

클라우드를 돌리는 것보다

자체 서버가 더 싸다. 

그러나 자체 서버의 단점이 있다. 

나중에 서버 하드웨어가 망가지면 바꾸는 비용도 있지만

관리자의 인건비도 있다. 

세번째는 마이크로 서비스 아키텍쳐랑 관련이 있는데 

내 서버가 반드시 uptime 즉 실패할 확률이 얼마인지 보장을 해준다. 

99.5프로를 보장하는데가 있기도 했다. 

그런데 사람들이 이 수치를 보고 안심을 하는데 

99.9프로라면

1000번을 돌리면

1번을 실패한다는 것이다.

1000일을 돌리면 하루를 실패하는 것이다. 

3년에 한번이 실패한다는 것이다. 

그런데 나쁘지 않다고 생각을 하는데 

만약 그 안에 도는 서버가 3개라면?

셋중 하나만 망가져도 잘 안돈다

즉 이소리는 1년에 하루가 망가진다는 소리다

그런데 어떤 비즈니스의 경우는 특수기에만 팔리는 비즈니스도 있다. 

클라우드가 들어옴으로써 예전에 서버를 관리하던 분들이 

그 직종이 조금 의미가 약해졌다. (릴리즈 스페셜리스트)

오히려 적당한 규모의 회사에서는 그냥 클라우드 쓰는게

더 좋을 것이다. 

개발자에게 점점 좋아지는 시대가 오고 있다. 

결국

클라우드가 미래고 큰 투자를 받고 돈을 벌겠다?

좀 무모한 얘기다.

이걸 제대로 할 수 있는 회사는 손에 꼽히는 수준이다. 

이미 아마존과 azure의 양자구도로 가고 있다.

클라우드는 개발을 쉽게 만든다. 

이로 인해 어떤 직종이 없어지는 것을 사실이다. 

https://www.youtube.com/watch?v=tTn8TwmN45k

기술자로 남아라. 

언제나 시작할때는 직장이 많다. 

올라갈 수록 위치가 적어진다. 

만약 내가 이사가 됬다면

내가 이사로 다니다가

다른 곳으로 옮겨갈 수 있는 기회가 얼마나 많냐라는 것이다. 

본인이 이사로 다니다가 당장 이사로 들어가야 하는데

자리가 많지 않다. 

또 하나의 문제는 다른 곳에서 볼때 이미 직장이 없는 사람을 볼때

기술자를 볼때와 이사 즉 개발에서 손뗀 사람(매니저)를 볼때 다르게 본다는 것이다. 

어차피 매니저란 직종 자체가 뛰어난 리드가 없다. 

사람관리하는 일이다. 

정말 잘하는 매니저는 위아래 다 훑는다. 

기술직이 아닌 곳은 사실 어떻게 판가름하기 어렵다.

그래서 기술직이 아니면 나이가 들어서 직장을 잃었을때 이직하기 힘들다.

반대로 개발자면 얘기가 달라진다.

개발자는 어찌되었든 기술로 먹고산다. 

실력이 없는데 정치로 올라가게 되면 

결국 탄로나게 되어있다. 

봉급인으로써는 사실 풍족하게 살기 힘들다.

결과적으로는 남이 나를 바꿀 수 없는 무엇인가 있어야 한다.

한분야에 마스터를 하든

모든 분야를 섭렵하든

보여줄 수 있는 확실한 것이 있어야 한다. 

오픈소를 했다거나

프로젝트를 했다거나

나를 대체할 수 없는 상태가 되어야 한다.

나이가 먹을 수록 머리가 굳는 것이 맞는 말이다. 

머리가 실제로 안좋아진다. 

주니어를 보면서 언젠가 나를 꺾을 수 있는 사람들이 보이긴한다.

그런데 지금으로 봤을 때는 아직은 아니다. 

시간이 지났을때 어떻게 될지 모른다.

경력은 좋지만 경험은 좋다. 

결과적으로는 계속 기술력이 쌓여야 한다.

그래야 오십이 되도 육십이 되도 가능해질 수 있다. 

그런데 삼십 사십부터 순수하게 사람관리로 들어가면 힘들어질 수 있다. 

상대가 코딩을 모른다면 개발을 모른다면 개발자 입장에서 존경하기 힘들어진다.

그런데 예전에 정말 뛰어나게 코딩했고 예전 경험에서 오는 철학이나 도움되는 이야기들이 있다면 

저절로 존경하게 된다. 그런데 친한척하고 정치나 하고 있으면 실력없는 사람이라고 보게 되는 것이다. 

그리고 그런 매니저들을 싫어하게 된다. 

그렇게 개발자들이 떠나게 된다. 

정말 좋은 개발자를 데리고 있으려면 매니저가 훌륭한 프로그래머였어야 한다. 

결과적으로 기술자로 남아야 늙어서도 그나마 어느정도 살 수 있게 되는 것이다. 

현재에 만족해서 지금 좋다고 사는 것인데 

그때의 봉급이 좋다고 하더라도 10년 바짝 벌어봐야 얼마 안된다. 

결국에는 집 한채도 못살 수 있다. 

쉽지 않다. 

그 계산만 해봐도 둘 중 하나가 결론이 나올 것이다. 두 개의 길이 있다. 

직장에 남고 싶다면 롱런으로 기술을 공부해라. 필요한 인재가 되라.

그렇게 노년을 그나마 편하게 살아라. 

혹은 기술자로 남아서 뭔가를 자기 사업을 해서 크게 터뜨려라

그렇게 돈을 많이 벌고 쉬어라. 

두 가지 길 모두 기술자로 남는 것이다.

기술자로 남아라

기술없이 생존관리하지마라.

결과적으로 어딜 가도 필요한 인재가 되면

정말 이상한 나라가 아닌 이상 

정말 이상한 환경이 아닌 이상

이게 훨씬 더 인정받고 살아갈 수 있다.

금전적으로도 편해질 수 있다. 

https://www.youtube.com/watch?v=P4vSCZwd7rc

김포프님 영상을 가끔씩 찾아보는데 꽤 재밌는 영상이 있어서 내용을 간략하게 정리해놨다. 별생각없이 봤지만 영상을 보고 나서 스스로 많은 고민을 해본 영상이다. 그만큼 반성도 했고 잘했다는 만족감도 느낀 내용이었는데 공감하는 부분이 많아서 기억에 꽤 남는다. 항상 좋은 말씀을 해주시는 분이다. 

천부적으로 무언가를 잘하는 사람은 있다. 

노력해서 늘리는 것을 수재라고 한다.

수재가 천재를 누를 수 있다? 80프로 맞는 말이라고 생각한다. 

세상 사람들이 모든 여건을 갖추고 살지는 않는다. 

세상은 어차피 공정하지는 않다. 

단지 돈의 문제를 떠나서 타고난 재능은 다르다. 

하지만 내가 재능이 없더라도 정말 노력을 한다면 어느 한 분야는 잘할 수 있게 된다. 

천재가 노력을 하게 된다면 이길 수 없는 것은 맞다. 

하지만 그건 어쩔 수 없다. 

그런데 이길 수 없다고 해서 관둔다고 생각한다? 

아니다. 

80~90프는 나만큼 노력을 안할 것이다. 

다른 것 포기하면서까지 시간을 투자하면 그만큼 열심히 살면서 누군가보다 결과적으로 나아지게 된다. 

당연히 나보다 재능이 있는데 시간까지 퍼부은 사람은 못이긴다.

하지만 재능이 많더라도 나보다 시간을 쏟지 않은 사람은 이길 수 있다. 

어떤 분야에서 누군가가 잘한다고 해서 나는 못할것이다? 미리 포기한다? 

아니다.

생각보다 그렇게 노력하는 사람이 많지 않다. 

내가 시간을 쏟아부으면 되는 것이다. 누군가가 나보다 뛰어나든 떨어지든 어찌됐든 달리면 되는거다. 

패배주의도 약간 있는 것이다. 혹은 변명일 수도 있다. 

그런걸 언론에서 조장을 하고 있는 것 같기도 하다. 

시간을 퍼부으면 된다. 

많은 사람들이 이게 안된다고 믿는다. 

근데 된다. 

똑똑한 사람들은 하루에 2시간 투자하고 논다. 

하지만 나는 8시간을 투자하면 되는거다. 

여기선 이제 선택의 문제다

내가 시간을 포기하면서까지 이걸 하겠다?

좋으면 선택하면 된다.

안해도 상관없다. 

그런데 어느 순간 와서 천재가 나보다 잘한다고 

불공평하다고 말해선 안된다. 

어떤 사람이 남들보다 모든 걸 못할 것이라고 생각하지 않는다. 

자기가 뭘 잘하는지 찾으려고 하지도 않는 사람들도 많다. 

언론이 이걸 조장한다. 

딱 두가지 의견만 있는 곳이 한국이라고 말한다.

그 성향을 따라가다보면 상당히 재밌는 것이 어느 쪽을 택해도 잘사는 사람과 못사는사람의 격차

똑똑한 사람과 그렇지 않은 사람의 격차

양쪽을 싫어하게 만들면서 뭘해도 바꿀 수 없다는 문화를 조장하는 경향이 있다.

결과적으로는 서로를 손가락질하며 싸우기 마련이다. 

그리고 자기발전도 없다.

한국사람들은 통제하기가 편한 사람들이 되는 거다. 

어느정도 악용당하고 있는 것이다. 

한국처럼 브랜드 열풍이 부는 곳이 없다. 

한국이 상당히 겉모습 중심으로 가고 있다.

소비문화 혹은 격차 가르기 등이 생긴다. 

결과적으론 본인을 위해서는 달리는게 맞다. 

열심히 한다는게 되게 위험한 말일 수 있다. 

정말 집중해서 뭘 한다는 것이 아니라 그냥 내가 할 수 없는게 있을 수 있다.

내가 아무리 시간을 투자해도 못하는 게 있을 수 있다는 것이다. 

내가 색맹인데 색을 감별하는 일을 하겠다? 이건 못하는거다.

여기에 집중하면서 열올리면서 나는 열심히 하니까 될거야라고 생각하는것은 말이 안되는 거다 .

50년지난 책을 보면서 지금 적용하려하는것 같은 행위는 말이 안되는 것이다. 

뭔가를 하고 있다는 만족감에 젖어서 행동할 수도 있다는 것이다.

상황을 뚜렷하게 보고 확실하게 해야 한다. 

또한 집중을 위해서 무언가를 포기해야할 수도 있다. 

그래서 언제나 자신이 얼마나 발전했는지를 체크해야한다. 

막연하게 자신이 해왔으니 될것이라고 생각하는게 아니라

뒤를 돌아보면서 얼마나 했는지 살펴봐야 한다. 

내 예상과 얼마나 다른지를 잘 봐야한다는 것이다. 

그리고 그때가서 뭘 포기할지 재봐야 한다는 것이다.

패턴을 보고 세워야 한다.

의욕만 앞서서 모든 걸 바꾸겠다고 하면 대부분 실패한다. 

어차피 자신 인생이니 열심히 달려야한다.

절대 할 수 없는 일이라면 하지마라. 

그리고 그것에 대해서 세상을 비난하지 마라.

또한 목표를 세우고

중간점검하면서 뛰어라.

자신이 뭘 좋아하고 뭘 잘하는지를 알아야한다.  

말그대로 제대로된 노력을 들일 수 있어야 한다.

그래야 천재를 꺾을 수 있다. 

수재가 천재를 누를 수 있는 확률이 언제나 높다. 

그런 사람들은 언제나 있다.

다만 많지는 않다. 

https://www.youtube.com/watch?v=vwV3a5o3IwI

사람들은 어떻게 컴퓨터를 사람처럼 똑똑하게 만들지에 대해 연구해왔다. 

사실 컴퓨터를 어떻게 똑똑하게 만들 수 있을까에 대한 학문이다. 

최근 알게 된 사실은 컴퓨터에게 모든 것을 알려주는 것이 좋은 방법은 아니라는 것을 알게 되었다. 

스스로 배우게 하는 것이 가장 좋다. 

훈련을 시킨다. 

잘못 인식하면 조금씩 수정을 가한다. 

다음에 봤을때는 올바른 결과물을 낼 수 있도록 하는 것이다.

이렇게 머신러닝 모델을 수정해가며 올바른 결과에 다가서는 것이다. 

그 다음 단계는 추론이다.

이전에 보지 못했던 것을 통해 정답을 알아내는 것이다. 

가장 많은 진보가 있는 곳이 있었다. 

컴퓨터 비전이다. 

음성과 언어 이해 분야에서도 큰 발전이 있었다. 

구글은 텐서플로와 같은 오픈 소스 패키지를 제공하고 있다. 

누구든 머신러닝을 이용해 결과물을 만들어낼 수 있도록 돕고 있다. 

또한 맞춤 하드웨어를 개발하는데도 많은 투자를 진행중이다. 

인공지능이 사람을 도울 수 있는 분야가 있다. 

건강 관리 분야는 가장 잠재력이 큰 분야이다. 

아래 링크를 첨부합니다. 짧은 영상인데 재밌네요. 

https://www.youtube.com/watch?v=BKj3fnPSUIQ

구글은 혁신적인 성과를 낸 엔지니어에게는 일반 엔지니어와는 다른 차별적인 대우를 해준다. 

칼리코의 경우 인간영생을 위한 프로젝트로 2047년이 되어야 완제품이 나온다. 

즉 일반적인 프로젝트와 다른 기준을 적용하게 된다. 

또한 조직운영기법을 통해 목표를 공유하여 부서간 카니발을 막는다. 

엔지니어의 신이라고 하는 제프딘이라는 분이 있다. 

이분은 조직이 없다. 즉 소속없이 혼자 일하는 분인데, 구글에서는 이렇게 일할 수 있는 환경을 제공해준다. 

천재적인 엔지니어는 코딩만 잘하는것이 아니라 굉장히 넓은 분야에 대해 관심을 가지고 있다. 

구글의 천재 엔지니어는 어렸을 때 식사를 한 후 어머니와 함께 공원을 산책하며 궁금한 것을 물어보고 대화하고 스스로 공부하는 생활 패턴을 이어왔다고 한다. 그 기억이 자신을 이렇게 만든 것이라고 생각한다고 말했다고 한다. 

좀 더 인류에 대해 고민하고 발전을 위해 기여하는 것이 정말 똑똑한 것이다. 

왜 CJK는 실리콘 벨리에서 인도만큼 성공하지 못하나? 테크기업의 CEO는 인도 사람인 경우가 상당히 많은데 왜 그럴까?  그것을 연구했다. 

결론이 나왔다.

첫번째 Deference to Authority 즉 권위에 복종하는 문화이다. 남들에게 어떻게 보여질까? 1등해야지. 이런 생각을 하고 상사가 원하는 것을 만들어내는 삶을 살다 보니 그 위로 더이상 올라갈 수 없는 것이다. 

두번째는 Relationship Building이다. 아시아 사람은 스스로 정이 있고, 따뜻한 사람이라고 말하지만, 통상 사람을 볼때는 따뜻한지를 먼저 보고 능력이 있는지를 그 다음 본다는 것이다.

우리가 생각할때는 우리가 따뜻하고 똑똑한 사람이라고 생각하지만 서구의 사람의 눈에 비치기에는 다를 수 있다. 

잘 웃지도 않고 서구의 눈에는 상당히 차가운 사람으로 보이는 것이다. 그런데 이걸 다른 각도로 보면 적이 될 수 있다는 시각을 가지게 된다. 

세번째는 Vulnerability라는게 있다. 취약성이다. 사람으로 따지면 약점이 있는 것을 보여줄 수 있는 용기를 말한다. 

아시아 사람은 이것이 약하다. 왜냐? 약점은 상당히 위험한거다. 그것을 보여준다는 것을 상대를 믿는 것인데, 아시아에서는 잘 형성되어있지 않다. 아시아의 문화는 체면의 문화이기 때문이다. 즉 감춰야하다보니 위험한것, 실패할만한 것은 아예 안하는 것이다. 즉 사시패스하거나 공무원준비하는 행위 등. 

아시아의 문화 자체가 재기하기가 상당히 어려운 문화이기도 하다. 

한국사회는 지금 젊은이들이 오히려 더 힘든 사회가 되었다. 

정리하자면 좀 더 긍정적이었으면 좋겠다.

꿈을 꿔라. 과거에 매몰되지 마라. 누구던지 내가 꿈만 크게 꾸면 이미 방법은 있다. API도 나와있고 잘 가져다 쓰면 된다. 자금 사람 기술이 무진장 깔려 있다. 그러니 조직의 대표든 리더이든 누구든지 꿈을 꾸고 실현해라. 내가 그 꿈을 위해 3년 단위로 뭘 하면 될지 피드백을 받고 고민해라. 

https://www.youtube.com/watch?v=BgaWOzvH49A

위 영상을 보고 난 뒤 아래 영상을 보는 것도 좋을 것 같다. 

https://www.youtube.com/watch?v=caTP-P4LpLk

딥러닝은 과연 만능일까? 

우선 결론은

딥러닝은 특화된 분야가 따로 있다. 자연어, 이미지, 비디오 데이터이다. 

이런 데이터는 아무래도 변수가 굉장히 많기 때문이다. 

딥러닝에 특화된 분야를 딥러닝이 아닌 다른 곳에 적용시키면 엄청난 시간이 걸릴 수 밖에 없다. 

컴퓨팅파워가 받쳐주기 때문에 딥러닝이 진행되는거다. 

뉴럴 네트워크가 이제 하드웨어의 지원으로 가능해졌기 때문이다. 

트리모델에 비해서 딥러닝은 하나 하나의 연산은 사실 단순하다. 

하지만 많은 양의 연산이 얽혀있다. 

CPU를 가지고 하면 굉장히 오래 걸리지만 GPU로 진행하면 빠르게 진행될 수 있다. 

Tabular데이터는? (엑셀같은 데이터 = 변수가 많지 않다. )

굳이 딥러닝을 써야하나? 라는 의문

만약 GPU를 사용하지 않는다면 부스팅이 더 좋다. 

즉 딥러닝에 특화된 분야, GPU가 받쳐주는 상황에서만 딥러닝이 빛을 발한다. 

근데 딥러닝은 지금 Tabular데이터를 위한 것도 개발이 되고 있다. 

근데 아직 확실히 딥러닝이 이 부분에서 좋은지는 명확한 기준이 아직 없다. 

딥러닝말고 다른 알고리즘을 숙지하는 것도 중요하다. 

https://www.youtube.com/watch?v=ye1dDMVYyrM

software is eating the world 

테크회사가 돈을 많이 벌고 있다. 

가장 중요한 것은 개발자이다. 
다른 산업군과는 다르게 개발자만 있으면 
시장도 창출하고 서비스를 만들 수 있는 산업이다. 

즉 개발자가 많이 부족하다. 

모든 업종에서 sw전문가가 필요하다. 
소프트웨어 회사뿐만 아니라 전 산업에서 필요해졌다. 

예전엔 혼자서 다 만들던 시절이 있었는데
이제는 그렇지 않다. 

서버 개발자, 프론트, 클라우드, ios 등등 각 직군 별로
다양한 전문가가 필요하다. 

즉 sw전문화로 더 다양한 직무가 필요해졌다. 

개발자 수요는 계속 늘고 있는데, 그렇다면 개발자 공급을 늘리면 되지 않을까?
중간에 포기하는 사람이 많다. 
즉 개발을 배우는 것이 쉽지가 않다. 

성향이 갈리는 분야라고 생각한다. 

또한 기업이 원하는 개발자가 존재한다. 
코딩을 할 수 있고
최신 트렌드와 상황에 맞게 코딩을 할 수 있으며
어떤 기술이 왜 쓰이는지 이해할 수 있어야하며
문제를 찾아내서 기술로 해결할 수 있어야 한다. 

sw는 더 커지고 복잡해져서 
더 많은 시니어 경력자가 필요해졌다. 
세분화되면서 전문성도 강화되어가고 있다. 

개발자 이후의 커리어 패스도 다양하다. 
Tech lead
Agile master
Data engineer
Sales engineer 
Technical writer 
CTO
QA engineer

일단 다음과 같은 스텝을 밟아야 한다. 

1. 코딩 & 소프트웨어 전문가되기. 
(이건 왜 이렇게 동작하는지?
더 빠르게 만들기 위해서는?
다른 기술 선택은 장단점이 뭔지?
유지보수나 장애 방지는 어떻게? )
가끔 코딩테스트 연습도 하는 것도 좋다. 

2. 나만의 지식 파이프라인(읽고쓰기)
공부한 것을 정리해서 글 등의 형태로 남길 수 있는 것이 가장 좋다. 
기술 글을 많이 읽고 이해해라. 
geeknews 같은 기술 뉴스 사이트를 구독하는 것도 좋다. 
라인 엔지니어링 블로그 같은 걸 구독하는 것도 좋다. 

좋은 동영상 강의가 무료이다. 거기서 배우는 것도 좋다. 

또 개발자는 기본적으로 지식 노동자이기 때문에 
글쓰기 기술은 무엇보다도 기본이 될 수 있다. 

자신만의 블로그를 운영하는 것이 좋다. 
꾸준히 글을 쓰는 연습을 해라! 그리고 공개해라! 

TIL이라고 꾸준히 남기는 것도 있는데 이것도 좋다. 

3. 개인 프로젝트를 한다. 
깃허브는 개발자의 링크드인이다. 
깃허브를 가꾸자. 
다양한 활동들을 꾸준히 만들어나가는 것이 좋다 .

개발자는 노트북만 있으면 할 수 있다. 

오픈소스에 기여하는 것도 좋다. 

4. 개발자들과 네트워킹하기 
개발자 커뮤니티활동을 하는 것도 좋다. 

https://www.youtube.com/watch?v=I92EXIR8H6M

How I Learnt Machine Learning In 6 Steps (3 months)

가장 처음은 수학이다. 
라이브러리가 있기에 상관은 없지만 
어떻게 해결하는지는 알아야 한다. 

수학전체를 끝내야겠다는 생각은 좋지 않다.
꾸준히 계속 수학을 공부하겠다는 생각을 하는게 맞다. 

기본적인 머신러닝 알고리즘을 공부해라. 
파이썬을 공부해라 

머신러닝 라이브러리를 공부해라 -> 사이킷런을 공부해라 
그리고 나서 딥러닝으로 이동해서 텐서플로우를 공부해라 
이 둘을 아는 것이 중요하다 .

마지막은 계속해서 공부하고 반복하는 것이다. 

캐글에 참여하거나 다른 사람들과 소통해라. 

지루함을 참고 꾸준히 공부해라
쉬운길이 아니다. 
누구나 얻을 수 있는 것이 아니다. 

매일 모든 프로젝트를 해야 하는 것은 아니다. 
공부를 해라. 

목표가 뭔지 확실히 해라.
커리어가 되었든 그것이 취미가 되었든. 

계속해서 구인공고를 보면서 기업이 원하는 것을 알아내라. 

많은 공고들이 석박을 원한다. 

하지만 실망할 필요가 없다. 

이 영역은 빠르게 변한다. 

중요한 것은 지식과 유용한 프로젝트의 유무다. 

그러니 열심히 해라.  

https://www.youtube.com/watch?v=OuC3wgp1Fnw

돈이 없으면 우리나라에서는 대학원가서 일을 해야 한다.

근데 일을 하면 공부를 하기 어렵다. 

대학원에 특별한 연줄이 없는 사람들은 교수한테 연락을 하는 우를 범한다.

 
이건 마케팅부서에 해당 회사 어떠냐고 물어보는 수준이다.

그 연구실의 석박학생들한테 물어보는게 훨씬 낫다. 

좋은점은 딱 하나다. 

연구할 수 있는 역량을 기를 수 있다. 

기술을 가르쳐주거나 뭘 알려주는 곳이 아니라 스스로 새로운 이론을 만들고 증명하고 논문화할 수 있는 연구할 수 있는 기회를 주기때문에 이게 유일한 자산이다. 

대학원의 역할이 뭐냐라고 했을 때 연구자들이 실패를 경험해볼 수 있는 마지막 공간이다. 

단점은? 삶의 질이 낮아진다. 
수입이 적고 그 나이 때의 사회적 지위보다 낮은 지위에서 살아간다. 

주말에도 연구실 박혀서 커피만 마시고 있다.   

졸업에 대한 모든 권한을 지도교수가 가지고 있다. 

교수의 명령에 복종할 수 밖에 없다. 

학부생은 학교의 손님이고 대학원생은 노예다. 

박사 막내, 석사 막내한테 연락해서 연구실 생활이 어떠냐고 물어봐야 한다. 

좋은 연구실에 간다고 본인이 잘 되는 게 아니다. 

연구실 고를때 내가 그 연구실에 갔을때 내가 인정을 받을 수 있고 배울 수 있는지를 골라라. 

막내한테 연락해서 그 연구실 어떤지 물어봐라.

돈을 많이 벌고 싶은 사람들은 대학원을 가야할까? 

최첨단 기술 혹은 이론을 이용해서 돈을 벌고 싶다면 대학원에 가는게 좋긴 하다. 

그런데 만약 그런게 아니라면 전혀 필요없다. 

https://www.youtube.com/watch?v=MzNhMe4O4fk

Techlead

20대에 알았으면 좋을 것들. 

20대는 준비하고 능력을 길러야 한다. 

모험하고 돌아다니고, 계획을 짜고 생각하는 것은 이쯤 그만둬야 한다. 

싼 음식을 먹으며 여행하고 돌아다니는것 이런 것들은 정도가 있다. 

시간, 에너지, 건강, 돈은 제한이 존재한다. 

https://www.youtube.com/watch?v=SXwGtZuNDO8

vr은 대중성이 없다. 

결과적으로 사람이 원하는건 그냥 편하게 사용하는거다. 

vr이 기술적으로 발전하긴했고, 분명히 용도가 있긴 하다. 
군사훈련 좋다. 체험 좋다. 분명히 좋다. 

문제는 그런데 이런 vr은 여태까지 있어왔다. 
그런데 그때도 vr은 미래라고 얘기해왔다
지금도 똑같은 패턴이다. 
왜 이러냐?
투자자들은 vr이 뭔지 잘 모른다. 근데 돈이 된다는건 안다. 
문제는 게임도 이러했다. 게임이 영화산업을 대체한다고 말했다.
하지만 그렇게 못했다. 

그래서 게임쪽이 침체됬고, 발전도 느려졌다. 
vr도 그런 길을 걸을거라고 생각한다. 
vr은 이미 예전에 있던거 다시 띄울려고 하는 것이다. 

vr보다는 ar이 미래다. 
ar은 실제 있는 세상을 조금 고치는 것이기에 
ar은 모든 사람에게 유용성이 있다. 

실제 bmw에는 ar이 들어가 있다. 
속도계에 들어가있다. 
ar은 가면 갈수록 어디든 쓸 수 있게 될 것이다. 
굉장히 미래가 있을 것이라고 생각한다. 

미래가 ar로 가는 것은 맞다고 생각한다. 

결국 ar이 vr의 상위개념으로 있을 것이다.
vr이 반짝 인기를 얻고서 따라가는게 전부이다. 

ar은 세상 전체를 다 바꾸겠다는 생각을 하지 않는 이상
프로세싱 파워가 그리 많이 필요하지 않다. 

vr은 세상 전체를 그려야하니까
프로세싱이 엄청나게 필요하다. 

ar은 벽에 사진하나만 그려도 되니까
배터리도 절약할 수 있다. 

vr은 앞으로 몇년 반짝하고 돈이 빠질 것이다.
그리고 다시 침체기로 들어갈 것이다. 

3d 프린팅은 미래는 맞는데 애매하다. 

vr은 현존한 기술 조금 발전시킨거다. 
옛날에도 가능했었다.

다만 ar은 확실히 대중성이 퍼질 수 있기 때문에
미래가 될 수 있다. 오랫동안.

https://www.youtube.com/watch?v=JzZk6JacRtQ