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- 그런데를 왜 가는지가 더 궁금한데..
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- BI쪽을 잘 몰라서 대답하기 좀 부담스럽긴 하지만, 작성자님보다 더 극단적으로 전공을 바꾼 사례는 꽤 많습니다.
해당 전공이 단순히 취업이 잘된다는 이유로 바꾼 사람들은 십중팔구 망하지만, 작성자님 처럼 겹치는 부분이 있어 공부하다보니 관심가는 분야가 바뀌어 전공을 바꾼 경우는 실패 사례를 거의 보지 못했습니다.
결정적으로, 대학교에서 교수하고 계신 분들은 정도의 차이가 있을 뿐 모두 연구분야를 바꾸신 분들입니다.
왜냐면 그분들 시대에 핫했던 기술 중에 지금 핫한 기술은 없거든요.
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- 학생이라도 멀쩡했으면 펀딩 하나라도 땃을텐데 에휴... 아쉽네요
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- 이런 무지한 학생들만 있는 랩에 무슨 과제를 줍니까 에휴... 교수님이 고생이시네
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- k>=ist>sp>>>>yk>>>>>>>ssh 이런 느낌인데 연구환경만 따지면
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타 분야의 업적과 생태계를 존중하고 이해해줍시다
2023.04.10
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아직 학생인 입장에서 많은 논문을 읽었다고 얘기하긴 힘들지만 경험으로 비추어 봤을 때, 기업이든 학교든 저자들이 생각했을 때 엄청난 breakthrough(내지는 그에 준하는 결과)라고 생각되면 그 논문은 탑티어 학회(지금 물고 뜯는 CVPR, NeurIPS, ICLR 등등)에 발표한다는 것이 통설이라고 생각합니다.
제가 생각하는 ML/CV에서의 impact가 있거나 breakthrough급 논문들을 (저의 짧은 식견으로 인해) 몇몇만 읊어보자면,
CVPR: ResNet, YOLO
NeurIPS: GAN, Transformer, DDPM
ICLR: Adam, Progressive GAN
ICML: MAML
이중 몇몇 논문들은 당시에는 poster 발표에 불과한 논문들이기도 했습니다.
또한 최근 arxiv에 공개된 Geoffrey Hinton의 forward-forward algorithm, OpenAI의 GPT4 technical report는 모두 NeurIPS 템플릿으로 작성되어 공개되었습니다.
둘 다 정식 리뷰 프로세스를 거친 논문들은 아니지만 이 사실 자체가 NeurIPS라는 학회의 영향력과 파급력을 입증한다는 생각도 드네요.
물론 AlphaGo, AlphaStar, AlphaFold, AlphaTensor 논문들은 Nature에 발표되기는 했습니다만, 다들 아시다시피 core architecture나 algorithm 보다는 AI application에 가까운 연구였습니다.
그래서 "(CVPR, NeurIPS) == Nature이다" 라고 얘기하고 싶은 것이 아닙니다.
본인의 연구를 발표하였을 때 visibility가 가장 돋보일 수 있는 저널/학회는 각 분야마다 모두 다를 수 있습니다.
그렇기 때문에 위 논문들의 저자들은 'CV/ML boundary 안에서의 탑티어' 학회에 본인의 연구를 발표하지 않았을까요.
너희들만이 리그 아니냐?
우리만의 리그 맞습니다.
그런데 우리 모두 우리만의 리그를 하는 것 아닌가요?
지난 2015년, 2022년 퀸 엘리자베스 콩쿨 바이올린, 첼로 우승자가 한국인이라는 것을 알고 계신가요?
클래식 전공자들에게는 엄청난 화제였겠지만 우리에게는 이 대회도 그들만의 리그겠죠.
그렇다고 이 우승자들의 업적을 우리가 감히 비교/평가할 수 있을까요?
퀸 엘리자베스 콩쿨은 분야별로 4년에 한번만 개최되니, 여기서 우승하면 NCS 표지 논문 출판하는 것보다 대단하다고 할 수 있는 건가요?
비교하기 시작하면 끝이 없습니다.
우리는 (특히 연구자들은) 본인이 하는 것만 잘 알지, 그 외의 것들은 모르는 것이 너무 많습니다(심지어 기피한다고도 생각합니다).
요즘 김박사넷 글들을 보면 CV/ML 사람들과 비CV/ML 사람들이 편을 나누어 싸우는 것 같은데, 본인 분야의 생태계는 본인들이 제일 잘 압니다.
이 사실을 인정해줍시다.
저도 ML쪽 사람이기 때문에 제가 하는 분야의 연구 생태계는 이렇다라는 것을 비ML분들에게 느낌적으로나마 알려주고자 하는 마음에 이 글을 작성하기는 했습니다.
하지만 그와 동시에 저는 다른 분야에 대해서는 문외한이기에 타 분야의 업적과 비교할 수 있는 자격은 당연히 없거니와, 오히려 더욱 겸손해야 한다고 생각합니다.
타 분야를 존중해주고 내가 모르는 것을 인정하는 자세를 가졌으면 좋겠습니다.
대혐오의 시대에 남녀갈등, 세대갈등으로도 지쳤는데 연구분야갈등이라뇨.
힘든 청춘들, 서로 사랑하기를 응원합니다.
Ref) 마지막 문장은 슈카 유튜브 영상 제목에서 인용했습니다.
제가 생각하는 ML/CV에서의 impact가 있거나 breakthrough급 논문들을 (저의 짧은 식견으로 인해) 몇몇만 읊어보자면,
CVPR: ResNet, YOLO
NeurIPS: GAN, Transformer, DDPM
ICLR: Adam, Progressive GAN
ICML: MAML
이중 몇몇 논문들은 당시에는 poster 발표에 불과한 논문들이기도 했습니다.
또한 최근 arxiv에 공개된 Geoffrey Hinton의 forward-forward algorithm, OpenAI의 GPT4 technical report는 모두 NeurIPS 템플릿으로 작성되어 공개되었습니다.
둘 다 정식 리뷰 프로세스를 거친 논문들은 아니지만 이 사실 자체가 NeurIPS라는 학회의 영향력과 파급력을 입증한다는 생각도 드네요.
물론 AlphaGo, AlphaStar, AlphaFold, AlphaTensor 논문들은 Nature에 발표되기는 했습니다만, 다들 아시다시피 core architecture나 algorithm 보다는 AI application에 가까운 연구였습니다.
그래서 "(CVPR, NeurIPS) == Nature이다" 라고 얘기하고 싶은 것이 아닙니다.
본인의 연구를 발표하였을 때 visibility가 가장 돋보일 수 있는 저널/학회는 각 분야마다 모두 다를 수 있습니다.
그렇기 때문에 위 논문들의 저자들은 'CV/ML boundary 안에서의 탑티어' 학회에 본인의 연구를 발표하지 않았을까요.
너희들만이 리그 아니냐?
우리만의 리그 맞습니다.
그런데 우리 모두 우리만의 리그를 하는 것 아닌가요?
지난 2015년, 2022년 퀸 엘리자베스 콩쿨 바이올린, 첼로 우승자가 한국인이라는 것을 알고 계신가요?
클래식 전공자들에게는 엄청난 화제였겠지만 우리에게는 이 대회도 그들만의 리그겠죠.
그렇다고 이 우승자들의 업적을 우리가 감히 비교/평가할 수 있을까요?
퀸 엘리자베스 콩쿨은 분야별로 4년에 한번만 개최되니, 여기서 우승하면 NCS 표지 논문 출판하는 것보다 대단하다고 할 수 있는 건가요?
비교하기 시작하면 끝이 없습니다.
우리는 (특히 연구자들은) 본인이 하는 것만 잘 알지, 그 외의 것들은 모르는 것이 너무 많습니다(심지어 기피한다고도 생각합니다).
요즘 김박사넷 글들을 보면 CV/ML 사람들과 비CV/ML 사람들이 편을 나누어 싸우는 것 같은데, 본인 분야의 생태계는 본인들이 제일 잘 압니다.
이 사실을 인정해줍시다.
저도 ML쪽 사람이기 때문에 제가 하는 분야의 연구 생태계는 이렇다라는 것을 비ML분들에게 느낌적으로나마 알려주고자 하는 마음에 이 글을 작성하기는 했습니다.
하지만 그와 동시에 저는 다른 분야에 대해서는 문외한이기에 타 분야의 업적과 비교할 수 있는 자격은 당연히 없거니와, 오히려 더욱 겸손해야 한다고 생각합니다.
타 분야를 존중해주고 내가 모르는 것을 인정하는 자세를 가졌으면 좋겠습니다.
대혐오의 시대에 남녀갈등, 세대갈등으로도 지쳤는데 연구분야갈등이라뇨.
힘든 청춘들, 서로 사랑하기를 응원합니다.
Ref) 마지막 문장은 슈카 유튜브 영상 제목에서 인용했습니다.
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