늦게 하는 2022년 회고 및 2023년 계획

2022년 회고

12월부터 하고 싶었는데 이런 저런 일들 때문에 정신이 없어서 이제서야 회고를 한 번 해보고자 한다.

사실 연간 목표를 list up 하고 하나씩 이뤄가는 스타일은 아니었기 때문에 2022년은 특별한 계획이 없었다.

다만 그동안 너무 현실에 안주하지 않았나 하는 생각이 들어서 2022년은 '용기'있게 뭐든 도전하는 해로 가지고 싶었다.

 

그래서 이룬 것들,

 

1. 차를 샀다. 

그동안 '운전'이라는 정말 스킬이 배우고 싶었다. 근데 렌트카(남의 차)로 운전을 배우는 건 너무 리스크가 있다고 생각이 들어서 차를 사고 싶다는 막연한 마음만 가진채 미루고 있었는데, '용기'라는 합리화로 구매를 해버렸다.

결과적으로는 아주 좋은 선택이었던 거 같다. 내가 원하는 시간대에 어디든 갈 수 있고 스스로도 가능한 스킬이 하나 늘었다는 자신감이 생겼다. 그리고 돈을 더 열심히 벌 이유가 생겼다.

 

2. 스터디 운영 경험이 생겼다.

2019년까지는 외부 스터디도 하면서 나름 시간을 알차게 보냈었는데, 회사를 다니면서 '일'에 집중하고 싶다는 핑계로 공부를 미뤄왔던 것 같다.

물론 개인적으로 하긴 했지만 더 강력한 장치가 필요했고, 혼자서 직감적으로 이해하는 것 말고 서로 오류를 잡아줄 사람이 필요했다.

그래서 '가짜연구소'의 스터디 빌더에 지원하여 '멀티태스크&메타러닝' 스터디를 운영하고 있다. 강화학습에 대해 아는 분들과 대화할 수 있는 기회가 있다는 것이 아주 행복한 시간인 거 같다.

이것도 상당한 용기가 필요했던 행동이었는데, 덕분에 좋은 사람들을 만나서 많이 배우고, 스터디 때 나눴던 내용들과 논문들이 실제 업무 아이디어 낼 때 엄청난 도움이 되고 있다.

 

3. 외부 발표 경험이 생겼다.

먼저는, 교수님의 초대로 대학교 후배들 40명 정도를 두고 취업 경험에 대해 나누는 자리가 한 번 있었고,

두번째는 가짜연구소 5기 스터디 운영 경험에 대해 나누는 발표가 있었다. 이렇게 많은 사람들이 보는 자리에서 발표를 한다는 것이 처음이었는데 아주 떨리고 재미있는 경험이었다. 무슨 용기가 나서인지 자원을 해서.. 어쨌든 좋은 사진을 많이 건질 수 있었다.

 

4. 강화학습을 실제 도메인에 적용한다는 것에 조금 더 이해도가 생겼다.

강화학습 모델을 개발할 때 실제적인 적용 모습을 상상하면서 개발하는 것이 아직 주니어인 나에게는 쉬운 일은 아니었던 것 같다.

작년부터는 직접 서비스 형태를 기획하고 상상하면서 모델을 개발할 기회가 생겼는데 최대한 일반화 범위를 넓게 가져가는 모델을 개발하는 것이 쉽지 않은 일이었고, (특히 Environment를 직접 개발하다 보니 어떻게 해야 다양한 경우의 수를 환경이 표현할 수 있을까를 고민하는 것도 일이었다)

개발된 모델이 HW와 붙어서 inference 되는 것을 보며 많은 것을 배울 수 있었다.

 

2023년 계획

2023년은 공부하고 내실을 다지고 싶은 게 정말 많다.

 

1. 책 읽는 습관 유지

작년 말 5기 스터디와 6기 스터디 사이에 잠깐 시간이 남았을 때부터 주기적으로 책을 읽기 시작했다. '겨울 서점'이라는 유투버가 추천해주는 책을 사서 읽어보면서 2-3주에 한 권씩 책을 읽었고, 점심 시간에 책 한 챕터씩 읽는 것이 즐거움이 되었다.

이런 습관을 유지하는 게 목표이다. (최근에 서점에 무작정 가서 맘에 드는 책을 샀는데 너무 재미가 없어서 3주 책을 보지도 않았다.. 책 고르는 실력을 키워야 할 거 같다)

 

2. Continual Reinforcement Learning 공부

강화학습도 결국.. 모델을 서비스 하다보면 재학습, 지속학습과 같은 키워드를 피할 수가 없다. 현재 스터디에서 CRL쪽 논문 리뷰를 진행하고 있는데, 단순하게 한 논문을 이해하는 것 말고 더 체계적으로 공부해 보고 싶다는 생각이 든다.

 

3. RL 외 Computer vision 쪽 공부

강화학습만 하다 보면 NLP나 CV쪽 방법론들에 대한 이해도가 낮아지는 것 같은 기분이 든다. 내가 만든 데이터에서 CNN, RNN 등등 network를 사용하긴 하지만, 조금 더 전문적으로 강화학습을 뺀 이미지 detection, recognition 등등 다른 기술들도 배워야 한다는 생각이 강하게 드는 요즘이다.

결국 chatGPT에서 RL쓰는 것처럼 결합되어 사용될 거 같은데, 그때를 위해서라도 기본적인 것들은 알고 있어야 개인 경쟁력이 생기지 않을까 싶다. (막상 공부하면 엄청 금방 할 거 같은데 RL쪽 보느라 바빠서 제대로 본 적도 없다)

 

4. 생성 모델쪽 공부

이것도 3번과 비슷한 맥락인데, 생성 모델쪽 연관된 수식 등등 이해 못 하는 부분이 너무 많다. 꼭 알아야 하나 싶어서 미뤄왔지만 이것도 모르나 싶은 순간들이 많기 때문에 언젠가 넘어야 후련할 산이지 않을까?

 

가장 큰 목표는 2023년에도 꾸준하게 성장하는 사람이 되는 것이다.