졸업요건으로 ML 탑컨퍼 vs. 네이처(+자매지) 비교하기

난 사업하는 사람이라 관심사가 논문에서 회사 매출로 옮겨간지 오래되서 나름 객관적으로 쌈구경 중임. ML도 자연계도 찍먹했었고. (EECS에 오래 있었으니 ML에 훨씬 가깝기는 함) 논문 어디에 내는거보다 만나는 사람 회사 매출이 10억 넘었냐 50억 넘었냐 이런거에 관심이 많음. (나한테 매출 탑티어는 100억인가 ㅎㅎㅎ)

아무튼 댓글보다보니 ML 탑컨퍼 몇 개 쓰는게 졸업요건이라고 적혀 있더러. 맞음? 그러면 네이처 자매지 = 탑컨퍼 (포스터)이거는 절대 아니라고 봄. 네이처 자매지 이상을 졸업 요건에 두는 학과가 내가 알기론 국내에 없거든. 그럼 서카포라도 졸업 못하는 사람이 졸업하는 사람보다 더 많아짐.

이런 차이는 난이도도 있지만 논문 한 편 쓰는데 노력이 얼마나 드느냐에서 오는거 같음. ML 탑컨퍼는 아주 잘하는 사람이라면 같은 컨퍼에 2~3개도 제출한다고 알고 있음. 즉 아이디어가 좋아야 하지만 아이디어 구현하고 논문으로 쓴데 시간이 길게 걸리지 않는게 보통. 반대로 자연계 쪽 네이처나 네이처 자매지 급은 아이디어가 논문으로 나올 때까지 시간과 노력이 많이 드는 경우가 많음. 일부 분야는 박사과정 전체 투자해서 네이처나 네이처 자매지급에 한 편 출판하고 졸업함. 그와중에 운나쁘면 초기 가설이 틀린거로 밝혀져서 그냥 논문 한편도 못냄. 그래서 MIT 일부학과는 정성평가해서 논문 없는 학생도 박사학위 줌. 반대로 ML은 박사과정때 ML 탑컨퍼 페이퍼 많이 쓰는 괴물들은 6-7개 쓴다던데 자연계에서는 아무리 괴물이라도 탑티어 저널에 그렇게 많이 출판 못 함. (물리적인 실험 없고 계산만 하는 곳에선 어쩌면 가능?) 그리고 네이처 자매지급만 해도 해당 분야에서 related work 얘기할 때 웬만하면 언급되는데 ML 탑컨퍼 포스터는 그냥 뭍히는 경우가 많은 듯.

아무튼 정확히 비교하기 어려운 사안이지만 일단 네이처 자매지 > ml 탑컨퍼 포스터는 맞는 거 같아. 물론 포스터에 오럴급이 운 나쁘게 들어갈수 있겠는데 그런건 예외로 치고.

결론: 나한테는 ml 탑컨퍼 < 네이처 자매지 <<<<<<<<<< ml 오픈소스 가져다 쓰는 매출 100억 회사