인공지능 AI
[AI 논문] 인공지능 최신 논문 찾아보기 / SOTA 알고리즘 찾아보기
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AI와 자연어 처리 분야 같은 경우는 최신 기술이나 최신 연구 내용이 정말 중요한데요. 계속 새로운 SOTA(State-of-the-art) 알고리즘이 나오고 있고, 내가 열심히 사용한 알고리즘보다 성능이 뛰어난 알고리즘이 나온다면 지금 짜고 있는 코드가 무용지물 될 수도 있기 때문이에요.
1. 인공지능 최신 논문 찾기
1) top conference 확인하기
찾고 싶은 주제와 top conference를 검색해 봅니다.
"GAN top conference"를 검색해보니 유명 학회의 논문들이 나옵니다. 좀 더 자세한 주제를 검색할 수도 있고 끝에 년도를 붙어 해당 년도에 발표된 논문을 찾아볼 수도 있어요.
AI 관련 Top Conference(최우수 학회) 로는
- NIPS (GAN이 처음 발표되었던 학회)
- ICML
- ICLR
- CVPR
- ICCV
- AAAI
- ECCV
등등이 있는데, 이들은 주로 컴퓨터 비전에서 유명한 학회들입니다.
NLP에 유명한 학회로는
- ACL
- EMNLP
- NAACL
가 있습니다.
Guide2Research라는 페이지에서 확인할 수 있습니다.
www.guide2research.com/topconf/machine-learning
Top Conferences for Machine Learning & Artificial Intelligence
Top Conferences for Machine Learning & Artificial Intelligence The Top Conferences Ranking for Computer Science & Electronics was prepared by Guide2Research, one of the leading portals for computer science research providing trusted data on scientific cont
www.guide2research.com
이는 인공지능 관련 우수 학회들이고 분야별로 탑 컨퍼런스가 존재합니다. 좋은 논문이 꼭 유명한 학회에만 등록되는 것은 아니므로 절대적인 것은 아닙니다.
2) Top Conference의 논문 확인하기
이렇게 분야별 최우수 학회를 알았다면 이를 이용해서 구글링을 해줍니다.
논문 목록 안에서도 세분화된 검색을 통해 원하는 주제의 논문을 찾아봅니다.
3) 논문의 인용 횟수, 저자 등을 확인하기
읽고 싶은 논문을 찾았다면 논문 제목과 저자를 그대로 복사해서 구글에 검색하면 얼마나 인용됬으며 저자는 누구인지 등등을 찾아봅니다.
이렇게 찾아본 논문이 꼭 내가 필요한 내용이 아닐수도 있으므로 Abstract 먼저 읽고 내가 찾고 있는 논문인지 확인합니다. 인공지능 분야 논문은 다른 분야에 비해 많지 않고 분량도 짧은 편이기 때문에 많이 많이 읽어보는게 중요하다고 합니다.
그리고 컨퍼런스마다 논문의 특징도 있다고 합니다. 이론적인 내용을 중요하게 보는 학회도 있고, 실험의 내용이나 실험의 결과, 성능을 더 중요하게 보는 학회도 있다고 합니다. 이런 특징은 논문을 더 읽어보고 파악해서 개인적인 소감을 다음에 포스팅 해보도록 하겠습니다.
4) 논문의 세션
학회 사이트에서 Program이나 Schedule을 확인해보면 발표 세션이 나누어지는 것을 볼 수 있는데요.
Oral - 구두 발표 / Spotlight - 포스터 발표에 발표될 내용 일부 핵심만 발표 / Poster - 포스터 발표
로 세션이 나누어집니다. 주로 Oral 세션의 논문이 더 높은 평가를 받은 논문이라고 합니다. 물론 이도 절대적이지는 않습니다.
5) 유투브로 발표 영상 확인
학회에서 발표된 논문들을 유투브에서 확인할 수도 있습니다.
6) 깃허브 코드 확인
인공지능 분야 같은 경우는 유명한 논문이나 기술들을 구현해 볼 수 있도록 깃허브에 업로드됩니다. 절반 이상의 논문에서 이렇게 깃허브 주소를 공개합니다. 논문에는 이론적인 내용이 많아 이해하기 어려울 수 있는데 코드와 같이 보면서 하나 하나 따라가보도록 합시다. 그리고 추가적인 질문이나 소스코드를 공개하지 않은 논문에서 코드를 요청하는 등의 문의를 저자에게 직접 메일 보내 요청할 수도 있습니다.
7) 아카이브(arXiv.org)
arXiv.org e-Print archive
Donate to arXiv Please join the Simons Foundation and our generous member organizations in supporting arXiv during our giving campaign September 23-27. 100% of your contribution will fund improvements and new initiatives to benefit arXiv's global scientifi
arxiv.org
아카이브(arXiv)는 수학, 물리학, 천문학, 전산 과학, 통계학, 컴퓨터 공학 등등의 출판전 논문을 수집하는 웹 사이트입니다. 미국 Cornell 대학교 도서관에서 지원하는 서비스로 자유로운 검색, 업로드, 다운로드가 가능한 논문 보관소라고 생각하면 됩니다. 학술지는 아닙니다. (참고: blog.vcnc.co.kr/10)
참고할 논문도 확인할 수 있고 내가 연구할 주제와 비슷한 논문이 있는지 어떤 연구주제가 인기가 있는지 확인할 수 있습니다. 다만 검증이 안된 논문도 많다고 하니 인용수, 저자, 연구실 등을 확인하는 것이 좋습니다. 유명 논문을 많이 읽다보면 유명한 연구실을 자연스럽게 알게되는데 그 연구실을 검색해 최근에는 어떤 연구를 하고 있는지도 한번 확인해보면 좋습니다.
2. SOTA 알고리즘 찾기
딥러닝, 인공지능 안에서도 세분화된 분야가 있는데요. Imgage Classification, Semantic Segmentation, Object Detection 등등.. 이렇게 분야별로 SOTA 알고리즘을 확인할 수 있는 사이트가 있습니다.
Browse State-of-the-Art
메인 화면에 Computer Vision, Natural Language Processing, Speech 등등 분야별로 성능이 좋은 최신 알고리즘들을 모아놓고 있습니다. 왼쪽 상단에 검색창에 내가 원하는 분야를 입력하면 됩니다.
"Text Classification"을 입력해 보았는데 XLNet이 가장 좋은 성능을 보이고 있다고 하네요. 사용한 데이터셋, BEST Method 그리고 관련 논문, 깃허브 코드를 볼 수 있습니다.
맨 오른쪽에 COMPARE을 클릭해보면,
이렇게 같은 데이터셋에 모델 별 성능을 비교해주는 메뉴도 있습니다.
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