인공지능 개발의 구체적인 사항이 궁금합니다

안녕하세요. 저는 ML Engineer로 스타트업에서 근무하고 있습니다. 저희도 Scikit-learn, Catboost, LGBM 등 잘 나와있는 라이브러리들을 자주 사용하고 있습니다. 다만, 라이브러리를 사용하는게 1) 편해서, 2) 그걸로 충분해서가 아니라 직접 PyTorch로도 모델 개발해보고 노력을 했는데도 크게 1) Catboost보다 성능이 낮아서 2) 연산 속도가 오히려 Catboost가 빨라서 와 같은 이유로 라이브러리를 사용합니다. 저희도 새로운 모델 구조를 연구할 때가 있긴 하지만 그렇게 하기보다 이미 잘 제안되어있는 구조를 직접 구현하거나, 라이브러리를 활용해서 도입하는게 효율적이라고 판단하여 그렇게 하고 있습니다. 혹시 답변이 충분히 되었을까요?

안녕하세요 CCTV회사에서 AI개발 담당하고 있습니다 직접 구현하는 것은 이래저래 기본기를 많이 쌓을 수 있어 도움이 될 것입니다, 하지만 실제로는 이미 구축된 모델들과 오픈된 SOTA 기술들을 회사의 프로그램이 맞게 변형 수정해서 가져와 최적화하는 작업을 주로 하게 됩니다, 또한 AI성능에 큰 영향을 주는 데이터 셋의 전처리, 구축 등을 통한 업무, 경량화.. 등을 하시게 될 건데 사실 이건 좋은 케이스고 주로 ppt나 보고서 작성에 시간을 더 많이 쓰시게 될 수도ㅠ있습니다..

회사 규모에 따라, 회사가 하고자 하는 비즈니스에 따라 다릅니다. 대부분은 규모가 작은 회사일수록 기능에 집중하기 때문에 최신 모델을 가져다가 튜닝하는게 기능을 제공하는게 주 업무입니다. 반대로 규모가 큰 회사나 혹은 연구 중심 회사들은 기술 선도가 목적인 경우, 모델(인공지능)의 성능 그 자체에 집중하는 편입니다. "인공지능"이라는 분야가 워낙 광범위하다보니 "인공지능 개발자"도 인공지능이 붙어있는 모든 업무를 다 한다고 보시면 될 것 같습니다. (한 사람이 다하건 여러 사람이 나눠서 하건...)