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- ㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋ
역사적으로 KIST가 먼저 생겼고, 거기서 파생된 기관이라 KIST와 비슷하면서도 구별되게 하려고 그런거에요ㅋㅋㅋ
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- 미국 교수가 뭐 엄청 대단하신 분들인 줄 아네.
미국에서 교수 하다가 한국 교수로 온 사람이 태반인데.
하여간 세상물정 모르는 애들이 익명성 뒤에 숨어서 부끄러운 줄 모르고 나서지. 밖에서는 찍 소리도 못하면서.
24
- 누가 대학원 입학하라고 했나요?
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- 서울, 그것도 고려대에 계셨던 분이 P로 가는 경우가 있었나요?
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- ML 하는사람인데 포스텍 비전이 이제는 고대랑 비교를 당하네 라는 생각이 먼저드네요.
고대가 물론 잘하는 교수님도 계셨고, 또 최근에 좋은 교수님도 많이 뽑아서 많이 좋아진게 사실이긴 합니다.
하지만 포스텍은 멏년 전 부터 계속 잘 하고 있었고 거기서 나온 논문들 몇몇은 CV의 각 세부분야에서 유명한 논문들도 많습니다. 그래서 유명한 교수님도 많은데 가장 대단했던건 그 교수님들이 다 아직 젊었기 때문에 'CV는 포스텍이 장난아니다' 라는 말이 자주 나왔습니다.
마지막으로, 포스텍은 여전히 규모(교수님 및 대학원생의 수)가 그리 크지 않은 것을 꼭 고려해야 한다고 생각합니다. 그런 관점에서 봤을 때, 포스텍은 최소한 CV 분야에서는 오히려 서울대보다 더 좋은 성과를 내고있는게 아닌가 라고 개인적으로 생각합니다.
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ai 컴공 연구 윤리
2023.01.20
14
1567
컴공 ai 쪽에서 연구 윤리에 대해 의견을 여쭙니다.
동료들과 얘기해봐도 다 다른거 같습니다.
어느 것이 데이터 조작일까요?
1. test 결과를 마지막 한번 뽑을때만 보는 경우
2. 발전 시킬때마다 validation으로 하이퍼 파라미터 찾고 test결과 내가
3. 성능이 잘나오는 random seed를 고르는 경우
4. test는 노출 되었지만 논문에 작성한대로만 돌리면 비슷한 결과가 나오는 경우
5. 개발한 모델을 결과가 잘나오는 데이터만 table에 싣는 경우
등등
다들 기준이 어떠신가요?
competition을 제외하고 수업때 받은데로 test를 노출 하지 않고 실험 할수 잇을까요?
동료들과 얘기해봐도 다 다른거 같습니다.
어느 것이 데이터 조작일까요?
1. test 결과를 마지막 한번 뽑을때만 보는 경우
2. 발전 시킬때마다 validation으로 하이퍼 파라미터 찾고 test결과 내가
3. 성능이 잘나오는 random seed를 고르는 경우
4. test는 노출 되었지만 논문에 작성한대로만 돌리면 비슷한 결과가 나오는 경우
5. 개발한 모델을 결과가 잘나오는 데이터만 table에 싣는 경우
등등
다들 기준이 어떠신가요?
competition을 제외하고 수업때 받은데로 test를 노출 하지 않고 실험 할수 잇을까요?
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