[일일리포트] Day 16

 

해당 일일리포트에서는 네이버 커넥트에서 진행하는 '부스트캠프 AI Tech 3기'에서 배운 내용을 다루고 있습니다. 저작권 이슈 때문에 관련 자료를 올릴 수는 없기에 핵심 이론과 코드를 요약해서 올리고 있기에 내용이 부족할 수 있습니다.

▶ Today I Learned (핵심 요약 정리)

멘토링 정리

- 논문을 어떻게 읽을 것인가? Three-pass

• First pass: general_idea: 제목, 요약, 소제목들을 읽고, 결론을 읽는다.
• Second pass: 선택적으로, 내 전문 연구 분야의 논문처럼 꼼꼼히 읽지 않고 키포인트나 코멘트를 적어가며 읽기
• Third pass: 디테일을 다 보는 것, 머리속으로 논문의 내용을 재구현할 수준으로 논문을 완벽하게 이해하기 

- First pass: (15분) 제목, 요약, 소제목들을 먼저 읽고 결론을 빠르게 읽는 단계이다. 레페런스까지 체크를 해본다. 그리고 다음 질문들에 대해 대답을 할 수 있는지 확인 (어떤 타입의 논문?, 연관된 다른 논문? 문제 분석의 이론적 배경? 가설이 유효한가? 논문의 컨트리뷰션은? 읽기 쉬운가?)

- Seocond pass: (1시간) 내 전문 연구 분야의 논문처럼 꼼꼼히 읽을 필요가 없다. 증명같은 것들은 넘기고 자세히 읽되, 키포인트나 코멘트를 적어가면서 읽는다. 그림이나 통계자료를 보면서 유의한지 확인하고 안 읽은 reference 논문들을 표시.

- Third pass: (4-5시간) 머리속으로 논문의 내용을 재구현할 수준으로 논문을 완벽하게 이해하기. 재구현 함으로써 논문의 숨겨진 컨트리뷰션, 놓친 점 전제를 알아낼 수 있어야 한다. 논문의 모든 문장들의 전제에 대해 고민하고 증명해야 한다. future work에 대한 아이디어를 적어둘 수 있으면 좋다. 이 단계가 끝나면 머리속으로 논문을 재구조화할 수 있어야 하고 강점과 약점을 알고 있어야 한다.

논문찾기 방법

• 주제 survey paper 검색 (이걸 따라가면 체계적일 것 같다.)
• Google scholar(알리미)
• 좋은 논문을 인용한 논문들
• 연구자 팔로우 / 트워터 ak follow
• Arxiv (아카이브)
• 깃헙에 awesome 주제 검색

Matplotlib (polar, pie)

- 분량이 많아져 별도의 포스팅으로 진행 Matplotlib [polar, pie] 사용법

Matplotlib [polar, pie] 사용법

Python Visualization libraries

Missingno, Treemap, WaffleChart, Venn과 같은 Matplotlib을 활용한 다양한 시각화 라이브러리

- 이 또한 분량 이슈로 인해 별도의 포스팅으로 진행 Visualization Libraries (Missingno, Treemap, WaffleChart, Venn)

Visualization Libraries (Missingno, Treemap, WaffleChart, Venn)

 

▶ Review (생각)

 오늘은 심화과제 문제를 다 풀고 오피스 아워를 들으면서 심화과제 때 어려웠던 부분들을 정리했었고, 저번 주에 이어서 추가적으로 나온 시각화 강의를 듣고, 해당 내용을 정리했다. 또한 어제 멘토링 시간에 멘토님께서 해주셨던 논문 읽는 법과 관련해서 간단하게 정리하면 좋을 것 같다고 생각이 들어서 정리하게 되었다. 

 논문 읽는 법의 경우 사실 비영어권자로서 영어 논문을 읽는게 쉽지 않았고, 또한 어디서부터 시작해야할 지 또 이렇게 읽는게 맞는지 의심이 들었던 적도 있었다. 그러다보니 멘토님께서 준비해주신 강의가 꽤나 도움이 됐다. 물론 논문읽는 예상 시간보다 아직 한참 걸리긴 하는데 저 기준으로 해서 맞춰가면 좋을 것 같다는 생각이 들었다.

 오늘 배운 내용 정리를 하면서 Matplot의 Polar, PieChart와 다른 시각화 라이브러리에 대해서 정리를 하다보니 이미지를 첨부해야 해서 글이 계속 길어졌다. 그래서 어쩌다보니 2개의 다른 포스팅으로 나눠서 정리하게 된 것 같다. 뭔가 배보다 배꼽이 더 커지는 거 같기도 하면서도, 시각화의 경우 어떠한 경우에서든 EDA든 인포그래픽이든 사용하게 될 것 같다는 생각이 들어서 잘 정리해두면 도움이 될 것 같다는 생각에 정리를 하게 됐다.

 내일은 심화과제2 문제를 풀면서 새로 알게 된 부분이나, 코드들을 정리할 계획이다. 또한 Transformer 논문에 관해서 정리해보는 다시 한 번 정리해보는 시간을 갖는 것도 좋을 것 같다. 내일은 AutoEncoder에 대한 강의를 듣고 팀원을 구하기 위한 자기 PR을 적어서 올려봐야겠다.