https://media-ai.tistory.com/7 블로그를 참고해서 작성되었으며, 개인적인 기록의 측면이 큼을 알립니다. \
논문 읽기와 ML/DL 커리어 경력에 대한 조언 by 앤드류 응
이번 포스팅은 medium 사이트에 있는 포스팅을 번역한 글입니다! 우리 모두의 ML/DL 선생님이신 앤드류응 교수님께서 스탠포트 CS 230 강의에서 ML/DL 커리어와 논문 읽기에 대한 강의를 하신 것을 정
media-ai.tistory.com
원 강의는 CS 230 강의(https://youtu.be/733m6qBH-jI)이며 내용 정리가 된 영어 포스팅은 다음 링크를 참조하세요!
(https://blog.usejournal.com/advice-on-building-a-machine-learning-career-and-reading-research-papers-by-prof-andrew-ng-f90ac99a0182)
1. 논문을 읽는 방법
- 읽을 논문 목록을 정리하자
- 논문을 병렬적으로 봐야함(한번에 한 개 이상의 논문을 봐야함) -> 그 중에서 중요한 것과 중요하지 않은 것을 구분하는것이 필요하다.
논문을 읽어봤다에 대한 평가 지표
5~20개 읽어봤다 : ML/DL 시스템을 적용할 지식은 갖추었지만 최신의 기술을 이해하기에는 부족하다.
50~100개 읽어봤다 : 해당 분야에 대해 자세히 알고 있다.
논문을 읽는 순서
- 논문 제목(title)과 초록(abstract), 도표(figures)를 먼저 보세요
- 그다음 도입(introduction), 결론(conclusion), 도표(figures)를 읽고 필요없는 부분은 생략하세요
- 수식은 과감히 생략!
- 이해가 안되는 부분은 빼고 전체적으로 읽으세요 :
논문을 읽고나면 다음 질문에 답해보세요.
1. 저자가 뭘 해내고 싶어했는가?
2. 이 연구의 접근에서 중요한 요소는 무엇인가?
3. 당신(논문독자)은 스스로 이 논문을 이용할 수 있는가?
4. 당신이 참고하고 싶은 다른 레퍼런스에는 어떤 것이 있는가?
그 다음에 해볼 것
수식 이해하기 :
밑바닥부터 직접 연산해보세요. 시간이 좀 걸리겠지만 좋은 연습이 될겁니다!
코드 연습하기 :
1. 오픈소스를 다운받아서 실행해본다.
2. 밑바닥부터 직접 구현해본다 ; 잘 몰랐다면 알고리즘을 직접 손으로 구현해보면서 이해해볼 수 있는 기회!
커리어를 위한 조언
가로 : 교육과정이나 논문 리딩
세로 : 오픈소스 컨트리뷰션이나 연구, 인턴십과 같이 딥러닝 분야와 관련된 프로젝트를 통해 발전
- 많이 배울 수 있는 곳
- 중요한 (가치가 있는) 일
- 전통적인(기존의) 산업에 머신러닝을 적용해보자.
핵심 정리 :
앤드류응 교수님의 조언을 요약하자면 다음과 같습니다.
1. 논문 리딩습관을 발전시키자 : 한 주에 2개씩 읽는 것으로 시작하자.
2. 효율적으로 논문을 읽자 : 읽을 논문 리스트를 만들고, 취사선택을 하자.
3. 논문을 읽을 때 : title, abstract, figures, introduction, conclusion을 읽는 것으로 시작하자.
4. 알고리즘을 이해하기 위해 : 수식을 직접 쓰면서 이해하고 밑바닥부터 코드로 구현해보자.
5. 지속적으로 공부하자 : ML/DL 컨퍼런스나 온라인을 활용하여 최신 논문들을 확인하자
6. AI분야의 T자 모양 지식 체계를 갖춰나가자.
7. 좋은 팀에 합류하자 : 여러분의 성장에 도움이 될 것이기 때문
8. 좋은 프로젝트에 참여하자 : 여러분이 많이 배울 수 있으면서 세상을 발전시키는 프로젝트에 참여하자
9. ML/DL을 다른 산업에 적용시키자 : 헬스케어, 천문학, 기후 변화 등등등...