추천 논문들에 대한 스터디
#아래는 논문 읽기와 경력에 대한 조언 by 앤드류 응 강의와 요약 유투브 강의 - https://www.youtube.com/watch?time_continue=52&v=733m6qBH-jI&feature=emb_title 포스팅 - https://blog.usejournal.com/advice-on-building-a-machine-learning-career-and-reading-research-papers-by-prof-andrew-ng-f90ac99a0182
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논문 읽기
- 논문 목록 작성 - 엑셀,블로그,깃등등
- 논문 목록 가감 - 자세히 읽을 논문과 아닌것 ~20개 미만 : 적용 지식은 갖추었으나, 최신 기술 이해에는 부족 ~100개 : 해당 분야게 대해 잘 알겠네..
- 논문 읽기 순서
a. 논문 제목과 초록, 아키텍쳐 그림 설명과 실험 연구 읽기 : 기본 연구 컨셉 이해와 아이디어 이해 b. 도입(introduction), 결론(conclusion), 도표(figures) c. 수식 생략 d. 이해안되는 부분은 제외하고 전체 맥락 파악하는 방향으로
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논문 읽은 후 질문
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- 저자가 뭘 해내고 싶어했는가?
- 이 연구의 접근에서 중요한 요소는 무엇인가?
- 당신(논문독자)은 스스로 이 논문을 이용할 수 있는가?
- 당신이 참고하고 싶은 다른 레퍼런스에는 어떤 것이 있는가?
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논문 1개는 한시간 정도, 여러개는 3시간 이상
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논문 보는 곳 : 트위터, ML subreddit (https://www.reddit.com/r/MachineLearning/), ML/DL 컨퍼런스 : NIPS/ICML/ICLR , 커뮤니티
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수식 이해하기 : 처음부터 직접 계산해보기
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코드 연습하기 : 오픈소스 다운받아서 실행, 직접 구현
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지속적인 공부 : 매주 2편이상 읽기 ,ML/DL 컨퍼런스나 온라인을 활용하여 최신 논문 읽기