Question
1) 수학을 잘 해야하는 이유? -> prml, deep learning, esl, mml과 같은 고전(?) 기계학습을 이해할 수 있음
2) 본인 도메인에 대한 deeply한 이해 -> 이건 뭐 설명하려면 입만 아픔,,(ㅈㅅ)
3) 위 1,2번 이해해서 어디에 써먹나? -> 최신의 트랜디한 논문과 ML모델을 이해할 수 있음
4) 트랜디한 논문과 모델, 어디에 써먹나? -> 자기가 풀고자 하는 문제를 해결하는데 어떤 모델을 활용하면 좋을 지 직관력이 생김, 그리고 국제학회에서 Accept하려면 트렌디한 모델을 잘 활용하는게 중요
5) 노벨티는 어떻게 올리는 지? -> 사실 1,2번과 이 노벨티 능력 키우려고 석사 3개 학기를 날린거 같은데,, 저희 지도교수님도 강조하셨고 노벨티 키우는 훈련을 하는게 좋은 학회에 억셉되는데 도움된다고 하셨음 우선, '문제 해결'을 어떤 방식으로 하는 지가 중요한데, 단순히 쓰는 모델을 바꿔서 성능을 키우는 건 좋은 논문이 아님 (이건 아무나 내는 학회에나 효과있음) (정말 제가 아무에게도 알려주지 않은) 팁을 드리자면 제가 1학년때 교양으로 '발명'에 대한 교양수업을 들은 적이 있는데 '트리즈 기법' 이라고 해서 40가지 발명 원리에 대한 내용이 있음. 예시로 분할, 추출, 통합, 비대칭, 중첩, 사전보상, 반대로하기, 차원변경, 주기적작용, 매개체, 복제,,, (기타등등 있지만 구글링 해서 찾아보시길) 이제 이걸 내가 풀고자 하는 연구에 적용해 보는 것임. 근데 아시다시피 문제에 위와같은 원리를 적용하려면 수학적인 지식이 필요하다고 생각함 (1, 2번과 같이 수학 및 도메인을 잘 해야하는 이유라고 생각함)
위의 '트리즈 기법' 같은 경우는 최근에야 제가 생각한 방법임. (대학교 1학년때 우연히 들었던 교양이 이렇게 유익하게 다가올 지 몰랐음), 본인의 경우 이제야 이 원리(?)들을 깨우쳐서 5월에 국제 탑 컨퍼런스에 1저자로 제출할 계획임 :)