논문리뷰

People tend to project themselves as “better-than-average”. Those who are incompetent overestimate themselves, while those who are competent underestimate their ability. This phenomena is also known as dunning-kruger effect, which is one of cognitive biases. Summarization @startmermaid flowchart LR Incompetence – previous research –> Metacognitive Deficiencies – Dunning,Kruger –> Inflated Self-Assessments @endmermaid Previous researches mainly focused on ‘incompetence leads to metacognitive deficiencies’, while this research, which Dunning and Kruger published, targeted on ‘metacognitive deficiencies leads to inflated self-assessments.’ The following is how each groups behaved. ...

Pytorch와 Chemistry를 키워드로 관련 논문들을 찾던 중에 NLP model을 이용한 논문을 발견했다. 아미노산 결합체인 콜라겐(Collagen)의 아미노산 배열로부터 녹는점 $ T_{m} $ 을 예측하는 것이 주된 목표였다. 주로 자연어 처리에 쓰이는 NLP(Natural Language Processing) 기법을 화학적 분자에 적용한다는 점에서 색다른 접근 방식이라고 생각할 수 있다. 기존에 화학 분야에 ML와 AI을 적용하기 위해서는 주로 물리화학적 특성들을 모두 고려해서 복잡한 모델을 만들어냈었는데, 이 경우 단순 아미노산 배열로부터 녹는점을 예측할 수 있기에 간편하면서도 실용적이라고 볼 수 있었다. 논문의 전체 내용을 읽기 위해서는 CollagenTransformer - ACS Publications을 참고하길 바란다. 여기에서는 이 논문에 대해서 간단한 요약과 더 알아볼 부분들에 대해서 소개하려고 한다. ...

ML, Deep Learning에 관한 강의도 여러 개 봤고, 대학교 데이터학습과지능 강좌에서 전체적인 AI에 대한 Overview와 특징도 알게 되었다. 거기에 더해 실질적인 ML 테크닉을 익히기 위해서 Kaggle Dataset 가지고 분석을 해보았는데, 뭔가가 부족한 느낌이 들었다. 기본적인 머신러닝 툴들에 대한 이해도는 높아졌지만, 정작 domain knowledge을 활용한 결과물은 아직 시도해보지 못했기 때문이다. 솔직히 Tools들에 배우는건 귀찮고 복잡할 뿐이지 생각보다 금방 익히는데, 이걸 본인의 전공 지식에 적용하는 건 또 다른 이야기다. 또한 실제로 현대과학은 지금 딥러닝 기술들을 어떻게 활용하고 있는지도 궁금해져서 관련 논문들을 뒤져보았다. 학부가 화학과인 만큼 화학 분야의 지식들을 활용한 결과물을 탐색하다가 OpenChem이라는 open project를 만나게 되었다. ...