Reinforcement learning에 기반한 recommendation system 분야가 있어요. 굳이 분류하면 reinforcement learning은 method이고, recommendation system은 application 이라 할 수 있겠네요.
장기적으로는 specialty가 필요하겠지만, 학부 수준에서 다양한 지식을 습득하기도 바쁠거에요. 그리고 recommendation system 하는 랩에 들어간다고 본인이 recommendation system 관련 주제를 받을 수 있다는 확신은 갖지 마세요.

XAI가 사기치는데 좋은거 같아요

그 연구실에 있는 학생이나 연구원하고 이메일해보세요. 분위기가 어떤지. 어짜피 교수님보다는 대학원생 및 연구원들과 지내는 시간이 훨씬 많아요. 나중에 연결 되는 경우도 있고…

Reinforcement learning특화가 더 유망합니다.
data mining은 워낙 레벨별로 다양한 사람들이 많이 하고 있고 처음 진입시 많이 하기 때문에 경쟁도 많고 ..

저라면 xai 랑 rl 하는 곳을 택하겠습니다. 2년 내로 미국 간다 치고 학계에서 가장 핫한 분야들 중 하나이고 거기서 특화하는 것이 대학원 지원할때 더 이로울 것 같습니다. recommender system 어차피 rl 하면서 할 수 있고 학부 연구로서 마스터할 것도 아니기 때문. 하지만 물론 더 중요한 것은 그 교수가 학부 연구생들에게 얼마나 신경을 써주는가, 좋은 레터를 써주는가, 진지한 연구 그리고 더 나아가 퍼블리케이션 기회로 실제 이어질 수 있을 것인가, 졸업생들이 잘 나가는가. 한국은 워낙 연구도 우르르라 실체없이 키워드 따라가는 연구도 많기 때문에.