안녕하세요. 요즘 Natural language processing 분야에서 사람들을 많이 구하는것 같습니다. 지금 핫한 분야인것 같은데, 앞으로 이 분야를 공부해 두면 앞으로 전망이 좋을까요?

앞으로 지속적으로 성장할 분야인지 궁금합니다.

자연어 처리 분야는 핫한 분야가 아니라 반드시 살아남고 필요한 분야입니다. 왜냐면 인공지능 분야에서 입출력 스마트 인터페이스로 반드시 들어가야하는 기술이기 때문이죠. 하지만 반드시 필요하다라는 뜻이 핫하다라는 의미와는 다를 수도 있습니다.

자동차를 만드는데 엔진은 반드시 필요한 부품이지만 자동차 산업에서 엔진 제작이 가장 핫하다고 말할수는 없는것과 같은 이치죠. 인공 지능 분야는 코딩기술도 중요하지만 최적화된 알고리듬을 찾는게 더욱 중요한 가치가 됩니다.

좋죠. ㄱㄱ

자연어 처리 분야는 계속 발전하는 분야입니다. 단순 문장 처리 (형태소 분석)등을 넘어서서 문장을 이해하고 답변하거나, 자동번역까지 포함하면 아직 할 것이 많습니다. 또 음성인식에 랭귀지모델도 이 분야 중의 하나라고 생각합니다.

마찬가지로 컴퓨터 비전도 이미지 분석에도 쓰이지만, 자율주행에 쓰인다고 하면 무한하게 발전할 곳이 있는것과 마찬가지입니다.

아웃풋 잘 나오면 좋죠

비전 음성 자연어 중 가장 안되는게 자연어 처리인데

다르게 생각하면 제일 성장 가능성이 높은거고

안좋게 생각하면 갈길이 멀어서 수익이 날지 의문인 분야

몇살이신지는 모르겠지만 대략 20대 중후반 잡고 돈 벌 시기가 25년정도인데, 25년동안 이렇다할 발전이 없으면 한마디로 인생 테크 꼬인거죠

뭐 자기가 좋으면 좋은거다만은 작성자님도 전망을 생각하시니 그런 쪽에 분명 나름의 생각이 있으실거고..

하여튼 저는 그렇게 생각 합니다. 25년 내에 승부가 날 것인가? 근데 엔엘피는 잘 모르겠습니다. 비전은 나고 잇다고 보고..

ML엔지니어로서 한마디 드리자면,
NLP 전망 좋지만 꼭 같이 공부하셔야하는게 software engineering 입니다.
아무리 좋은 NLP application을 만들어도 실제로 production environment에 옮기지 못한다면 쓸모가 없죠. 보통 NLP application 같은경우 지속적으로 돌아가야 하는 경우가 많은데 (data transformation, data cleansing, recommendation engine, etc.) 그러기 위해서는 efficiency를 꼭 따져야 하죠.
한때 Data Scientist들이 핫했다면 지금은 Machine Learning Model을 구현할수있는 Data Engineer 또는 Machine Learning Engineer가 가장 핫하다고 할 수있습니다. 그러니 작성자님이 NLP를 공부하셔서 돈을 벌고 싶으시면 software engineering을 기본에 깔아두시고 하시는게 좋고, 그냥 Research나 교수직 쪽으로 가실꺼면 공부만 하셔도 되겠죠.

NLP는 현제로서도 엄청나게 사용되고있구요, recommendation engine에 특히 많이 사용됩니다.