(KOR) 논문 리뷰 방법론

Lecture notes from Stanford CS230 course

1) 논문을 읽는 단계

1. 정보 수집
   • 트위터
   • ML 서브레딧  r/MachineLearning
   • ML/DL 컨퍼런스 : NIPS/ICML/ICLR
2. 어떻게 읽을 것인가?
   • 많은 양의 논문을 읽어야할 때만 해당됨. 그렇지 않다면 정독하는 것을 추천한다
   • Title/abstract/figures를 읽어본다
   • Intro/conclusion/figures를 읽고, 나머지는 훑어본다
     • related work는 과감하게 넘어간다. 대개의 경우 논문의 저자가 지도교수님 등의 논문을 존중하는 의미에서 언급하는 경우가 많다.
   • 수식은 넘어가거나 훑어본다
   • 논문을 처음부터 끝까지 읽어본다 (이해가 안되는 부분은 넘어간다)
3. 셀프 인터뷰
   • What did the author try to accomplish?
   • What were key elements?
   • What can you use yourself?
   • What other references do you want to follow?
4. 코드 연습
   • 오픈소스를 다운받아서 실행해본다.
   • 밑바닥부터 직접 구현해본다.

2) 커리어 조언 - 채용 담당자가 중요시하는 요소

• ML 관련 전공지식
• 코딩 능력
• Meaningful work (의미있는 프로젝트)
• Open source (github에 코드 게시)
• 인턴쉽

3) TL;DR

3.1 논문을 읽는 순서

1. Title/abstract/figures를 읽어본다
2. Intro/conclusion/figures를 읽고, 나머지는 훑어본다
3. 수식은 넘어가거나 훑어본다
4. 논문을 처음부터 끝까지 읽어본다 (이해가 안되는 부분은 넘어간다)

3.2 논문을 읽은 후에 해야할 질문 4가지

• What did the author try to accomplish?
• What were key elements?
• What can you use yourself?
• What other references do you want to follow?