몇몇 분야는 박사학위가 의미가 있나 싶음

간판으로 얻을 수 있는 이득 이런거는 제외하고

실제 문제해결에 있어서 박사학위까지 딴 경험의 효용성 얘기

없던걸 만들어내고 지속적으로 그래야만하는 학계면 몰라도

모든 상황에서 기존것보다 우수한 방법론 알고리즘을 제시하는건 요즘시대에 정말로 드문 일이고

근본 접근법은 동일하되 세부 수식이나 파라미터를 달리한 방법론 ABCDE중에 내가 직면한 문제에 가장 적합한걸 갖다써야하는 분야가 점점 늘어나고 있어서

박사학위는 ABCDE라는 기존 방법론이 존재하고 장단점이 어떻더라 하는걸 인지하는 이상의 가치가 없는것 같음
특히나 박사딱지 달고서 내 문제에 뭐가 적합한지 똥된장 구분 못하는 경우는 더욱더

최적화이론을 예를들면 똑같은 global minimum 찾자는 목표 아래 gradient descent, gauss newton, Levenberg-Marquardt 같은 이동방식과 오차 계산 방식만 다르게 온갖것들이 산재해있잖음

적절한 수준의 survey 실력만 있으면
1. 가장 좋은걸 가져다 쓰거나
2. 내가 직면한 문제를 제대로 이해해서 (어지간하면 좋은) 알고리즘을 직접 개발하거나

인데, 1번은 석사정도면 박사랑 survey 실력은 회사에서 쌓아도 큰 차이가 없다는 입장이고
2번은 애초에 잘하는놈이 잘하고 박사학위는 상관이 없다는게 내 견해임
(오히려 안 맞는 메소드인데 핫한거 가져다 쓰고서 성능 안나오는거 인정 안하고 고집부리는 박사가 많으면 많았지)