찬우의 딥러닝

통계학과와 CS를 지원하면서 꼭 GRE Math subject를 봐야겠다고 생각했다. 첫째로 나는 수학을 학부생 치고 잘한다고 생각했고, 둘째로 일부 학교에서 Math Subject가 필수였다. 혹은 그 점수가 높다면 좋을 것이다는 소문이 있었다. 셋째로는 딱히 시간을 내서 준비하지 않아도 되었다. GRE Subject 시험은 4월, 10월에 있기 때문에 (1년 2회로 기억한다) 있을 때마다 미리 2달 전에 신청 해두길 바란다. 중요한 시험은 절대로 아닌데, 유학 준비생 입장에서 중요하지 않다고 해서 보지 않는 건 깡이 있다고 해도 쉽지가 않다. GRE Subject Math는 기본적으로 미적분학, 해석개론, 미분방정식, 선형대수학, 현대 대수학 (앞부분 group, ring, field 정도..? 갈루..

드디어 억셉이 되었다. Applied Mathematics and Optimization이라는 저널이다. 2021 ICML에서 한 끗 차이로 떨어졌다. (라고 깊게 믿고 있다. ) 말도 안 되는 소리를 하는 리뷰어가 한 명 있었고, 정말 평균 점수로 보면 붙을 수도 있었는데 떨어졌다. 이후에 1개 저널의 데스크 리젝, 1개 저널에서 말도 안 되는 소리를 하는 리뷰어들만 만났다. 논문 자체를 읽지 않은 사람들이라 믿어졌다. 그리고 드디어, 논문을 이해하고 논문의 본질을 질문하는 리뷰어들을 만났고, 억셉되었다. 1년 반 동안 arxiv만 유랑하던 논문이 드디어 붙어 기분이 좋다. https://scholar.google.com/citations?view_op=view_citation&hl=en&user=FD..

GRE.. 정말 악마 같은 시험이다. 일단 2021년 기준으로 통계학과(Stat) 미국 유학에서는 거의 대부분의 학교가 GRE를 요구하였다. GRE를 요구하지 않은 학교는 내가 지원한 학교 내에 존재하지 않았다. 2020년에는 코로나의 여파로 GRE를 물리적으로 볼 수 없는 상황인 세계적인 흐름에 따라 보지 않는 학교들이 많았다. 그래서 나는 은근 GRE를 반영하지 않기를 희망했다. 2019년에 첫 GRE를 봤는데, 점수가 썩 마음에 들지 않았기 때문이다. CS분야로는 CMU와 MIT에만 원서를 작성했는데, MIT는 GRE를 보지 않았고, CMU는 GRE를 보았다. Applied Math의 경우 대부분 GRE 점수를 요구하지 않았다. 결국 케이스 바이 케이스인데... 어차피 GRE 준비를 안 하면 카드가..

G : 글 맨 끝 gg : 글 맨 처음 A : 줄 맨 뒤 insert i : 커서 위치 insert I : 줄 맨 앞 insert O: 커서 위 한 줄 띄우고 insert o : 아래로 한 줄 띄우고 insert w: 단어 첫 글자 기준으로 다음으로 이동 W : 공백 기준으로 다음 이동 b : 단어 첫 글자 기준으로 이전 이동 B : 공백 기준으로 이전으로 이동 E : 단어의 끝으로 ^ : 문장 맨앞 $ : 문장 맨뒤 dd : 줄 잘라내기 yy : 현재 줄 복사 p : 붙여 넣기 u : 실행 취소 ctrl + r. = redo https://wayhome25.github.io/etc/2017/03/27/vi/ 에서 보고 공부.

Disclaimer 1) 고우해커스의 글을 삭제하고 여기로 가져왔습니다. 해커스에 너무 악플들이 많이 달리고 (왜 의대를 진학하지 않는가..와 같은 개인적으로는 질낮은 악플이라 생각합니다), 제가 interaction 하기 어렵기 때문에... 저에게 메일 주시면 빠르진 않아도 답 드리겠습니다. Disclaimer 2) 앞으로 이 글을 더 자세히 설명하는 글을 올릴 예정이라, 그냥 예고편 정도로 생각하시면 좋을 거라 생각합니다. GRE/TOEFL/수강과목 로드맵/연구/기타 생활에 대해서도 시간 나는 대로 각각 글을 작성해볼까 생각 중입니다. 모두 PhD입니다. 중간에 withdraw 한 학교는 표시하지 않았습니다. Admissions Wharton Stat(1/25), Harvard Stat (2/15),..

나는 너무 단순한 사람이라... 딱히 이유가 크지 않다. 학부 1-2학년 때 나는 연구가 재밌어서 유학을 나간다는 말을 믿지 않았다. 실제로 연구가 재밌을 수 있나에 의문이 있었고, 유학을 나가는 사람들이 소위 말하는 '스펙업'을 하기 위해서 간다고 생각했었다. 그런데 내가 직접 살면서 수업 듣고 열심히 대화들도 해보고... (중략) (중략 부분은 뒤의 게시물들로 경험을 소개할 예정) 연구도 경험해보니... "정말 재밌다" 학교에서 재밌게 살다 보니 유학에 도착해 있었다. 흘러가다 보니 왔다고 하면 좀 오만한 거고, 흘러가는 나의 삶 내에서 유학이라는 생각이 들기 시작한 순간부터 준비를 많이 했다. 준비하는 과정은 정말 어려웠다. 유학이란 생각이 갑자기 뿅 하고 나타난 건 아니다. 연구하다 보니 시간 가..

Academic 한 나의 소개 사이트를 첨부하였다. https://chanwoo-park-official.github.io/ Chanwoo Park Massachusetts Institute of Technology chanwoo-park-official.github.io 별개로 개인적인 소개도 블로그에 담아보고자 한다. 아마 취미나 내 생활 루틴이 담기지 않을까 싶다. (물론 자주 업데이트하지는 않을 거지만... 사진 위주로 올릴 생각이다) 미국 출국 2달 전인데, 미국에서는 좀 더 재밌게 놀아봐야겠다.

연구를 길게 보려고 한다. 그렇기 위해서는 이론 공부가 필수적이다. 당장 쓸 수 있는 페이퍼들도 많지만, 분야를 옮기고 좀 더 분야의 흐름을 만들고 싶다는 생각이 있다. 사실 이런 생각이 굉장히 무모하다는 것도 알고 있다. 어쩌면 오만하다고도 볼 수 있다. 그래도 분야의 흐름을 알고 만들기 위해서는, 기존에 논문을 쓰던 속도보다는 느리게, 멀찍이서 바라보는 것이 필요해 보였다. short-term 한 연구들이 빠르게 특정 분야의 실력을 상승시켜주지만, 흐름을 전반적으로 느끼는 과정도 분명 필요하다. 연구실적이 급하지 않은 지금 (phd 초반) 많은 것을 느껴보아야겠다는 다짐을 한다.

(Multi-agent) RL theory, GNN, Deep Learning Theory, Quantum algorithms, Optimization, Computer Vision, Blockchain? 너무 넓은 분야이다. 어느 정도 다 관련이 있다. Optimization - MARL, Optimization - DL Theory, Optimization + Geometry - GNN이라서 Optimization 중심으로 연결이 되어있고, Computer vision (Diffusion, etc..) - DL Theory가 연관이 있다. Quantum algorithms는 내가 공부해보고 싶은 분야다. 모든 분야들을 잘할 수 없고, 선택과 집중이 필요하다. 9월 학기 시작 전에 Optimizatio..