📝 오늘 공부한 내용

CS Paper

Paper를 왜 적을까?

• 블로그 글 (too private)으로 시작한 것들이 적다보니 too professional 해지기 시작한다.
• 이런 내용을 고도화하고 싶어져 연구를 시작하게 됐다.
• 불분명한 것들 (헷갈리는 명제를) formula, equation을 사용해 이론을 가져와 설명을 하면 'clearly definied' 글이 전문적으로 쓰여지기 시작된다. --> "Research Paper"

왜 이렇게 어렵게 논문을 작성해?

• 불분명한 것, 오해와 곡해를 없애고자 clear하게 적으려면 어쩔 수 없다.
• 어떻게 clear하게 쓸까? 수학 = 정답이 정해져 있음

논문 & 연구

• problem definition을 명확하게 파악

이어드림에서 공부하는 법!

• 블로그 글을 작성해서 배운 지식을 글로 써보는 연습을 많이하자.
• 머릿속에 있는 지식을 글로 적어나가는 것을 연습해야 한다.
• 영어로 읽는 것에 익숙해져야 함
  - 트렌드 follow up 해줘야함

논문을 읽는 법

내가 읽은 걸 이해했는지 확인이 필요하다

1. abstract을 읽는다
   • 여러번 읽고 무슨 느낌인지 이해할 때까지 (최대한 무슨 소리인지)
   • 완벽하게 이해하는 것을 기준으로 한다
   • 무슨 소리인지 모르겠다면 학부 공부, 기본서를 보는게 낫다
2. Introduction을 본다
   • 무조건 나온다
     • 기존 문제가 어떤 것이 있었는지
     • 그래서 내가 문제를 어떻게 해결했는지
3. 다음 질문을 답해야됨
   1. problem definition을 찾았는가 (이거 답 못하면 논문 그만)
   2. 개선 포인트
   3. 얼마나 성능 개선
   4. 핵심 contribution이 어떤 것?

novelty: 얼마나 혁신적인 방법으로 문제를 풀었는가

• 얘가 높을 수록 좋은 논문이다.

4. conclusion을 읽는다

5. 디테일을 보기 위해 related work를 읽는다

   • 이 논문을 ㅇ릭기 위해 알아야 하는 내용들을 쪽집게 요약해 놓은 것
   • related work는 저자가 독자의 수준을 결정하는 곳
     • 내용이 이해가 안되면 아직 이 내용의 디테일을 이해할 수 없는 것
   • related work 논문 하나하나 보기 어려우면 강의를 듣거나 전반적 맥락을 이해하는게 더 낫다

6. 다음 chapter 3, 4를 읽는다

   • 주로 수식을 통해서 해결해야하는 문제들을 정의하고 해당 문제드을 푸는 방법을 설명한다

7. Experiments

   논문을 응용하고자 할 때

   1. 내가 사용하고 있는 데이터셋과 비슷한걸 썼는지
   2. 내가 평가하고자 하는 쳥가지표랑 비슷한지
   • 어떤 데이터셋으로 어느 정도의 성능이 나왔는지가 제일 중요

8. 이제 다 이해한 것 같을 때 …코드로 작성해 봐야함

논문을 읽을 때 어느정도까지 이해?

• 80% 정도 → 굉장히 성공!
• 내가 사용하는 데이터셋, 성능평과지표에 사용할 수 있으면 굉장히 성공한 것

논문을 이해하는 법!

→ 다 짜보면 된다

• 논문을 100% 이해하는 것 자체가 저자가 아니면 불가능하다
• 맥락을 이해하는 것이 중요하다

지금은 입문 단계에서는,

• 책이나 강의를 보는 것을 추천

AI 관련 키워드

• CVPR, ICML, NeurIPS, ICCV, ECCV, AAAI, KDD, EMNLP, ACL, NAACL-HLT, InterSpeech, COLING, SIGIR, CIKM, RecSys

학회에서 논문을 먼저보는 건…이런건 취미 (부트캠프 레벨에서는 도움 x)

🌷 느낀점

번아웃이 살짝 온 것 같은 느낌...
논문을 읽는 건 재밌는데 코딩에서 살짝 벽을 느끼는 것 같다.
이런 부분도 내가 잘 해나가야지...