황규백 교수님 면담 (1)

1. Ax = b 원래의 복잡한 연산을 매트릭스로 압축시켜놓은 것일 뿐.

2. 공부내용 정리 및 문서화는 어떻게? -> 답없음

3. machine learning 교재 추천. MACHINE LEARNING, McGraw Hill, TOM. M. MITCHELL

4. 교수님께서 논문쓰실때 구현은 - 언제나 C, 행렬처리는 MATLAB을 쓰는것이 더 빠르다.
JAVA 기계학습 라이브러리 - WEKA
S, S+
R (통계 패키지)

5. 논문 -> 정보과학회에 낼 수 있을 것 같다.(2007년에는 4월 17일경에 제출 마감이 있었다.)
학회는 international학회라해서 항상 규모가 있는 것은 아니다. 일단 국내 학회에 낸 후, 국외에 내도 늦지 않다.

다음은 <포스터 발표>

다음은 <구두 발표>

구두 발표

6. 논문 검색 -> 그냥 구글을 이용하는 것이 편하다.
* review article ->새로운 것을 제안하는 것이 아니라 기존에 있는 것들을 collect하여 쓰인 논문들. 학습하기에 좋다.
* communication paper
* 논문 검색 사이트 : DBLP, cite seer 가 CS에서는 가장 큰 사이트

7. 시각화 : pajek - 5000이상의 데이터가 넘어가면 버벅대더라.
* collaborative filtering은 이수원 교수님 랩 쪽이 더 잘 알고 있을 것이다.