Technology

Junghwan Park, Kyungjin Rim

Compact Model의 새로운 모습 'Neural Compact Model'

반도체 산업의 발전 자율 주행 자동차, 빅데이터, 그리고 사물 인터넷과 같이 수많은 반도체 제품을 필요로 하는 시장의 수요를 충족시키기 위해, 반도체 제품을 구성하는 트랜지스터는 그림 1과 같이 나노 단위의 작은 크기 그리고 더 높은 성능을...

Hyunseok Hwang

Multitask-learning의 이해

현재 미국 전기차 업체 테슬라는 상당한 수준의 자율주행 능력을 보여주는데 그 배경에는 Multitask-learning의 개념이 뒷받침 되어있습니다. 자율주행 자동차는 부착된 카메라를 통해 받아오는 실시간 도로 상황의 이미지를 이용해 사물분류,...

Yesle Cha

AI 와 수식 모델 간의 숨바꼭질 : Symbolic Regression

지난 십수년 동안, AI 모델은 거대한 양의 데이터로 보다 정확하고 정밀하게 주어진 임무를 수행하는 방향으로 발달해 왔습니다. 지난 수차례 이 블로그에서도 언급된 바와 같이, 빅 데이터로부터 학습된 neural network는 학습 데이터 뿐...

Chanwoo Park

AI가 내린 결정, 얼마나 믿을 수 있을까

AI는 많은 분야에서 전통적인 알고리즘 보다 월등한 성능을 보여주고 있습니다. 성능이 더 좋아졌다면 바로 현실에 도입할 수 있을까요? 그 판단은 AI를 적용하려는 분야에 따라 달라질 것 같습니다. 스마트폰 음성 인식이나, 넷플릭스 영화 추천...

Junghwan Park

Loss landscape를 여행하는 연구자를 위한 안내서

알세미를 포함하여 현실에 주어진 문제를 풀고자 할 때 데이터가 부족한 경우가 많습니다. 이런 경우에 대응하기 위한 AI modeling 연구도 활발히 진행되고 있습니다. 앞선 글에서 살펴본 방법은 크게 2가지였습니다. 첫 번째는 여러...

Hyunseok Hwang

인공지능에 '과학'을 알려줍시다!

지난 블로그 포스팅[링크]을 통하여 우리가 해결하고자 하는 문제의 데이터가 적은 환경에서 다른 유사한 Task들로부터 적절한 Prior knowledge를 추출하여 효율적으로 인공지능을 학습 시키는 방법을 살펴보았습니다. 이번 포스팅에서는 이와는...

Yesle Cha

Sutton 교수님, 데이터가 적으면 어떡하나요? 전이학습? 메타학습?!

How to deal with data sparsity 첫 번째 블로그 글(링크)에서는, 인공지능 모델 학습에 필요한 데이터가 매우 많이 주어진다는 가정 하에, 많은 데이터로부터 학습한 모델이 거의 언제나 inductive bias를 준 복잡한...

Chanwoo Park

Richard Sutton 교수의 “The Bitter Lesson”에 대한 생각

by 박찬우 2019년 3월, 강화 학습으로 잘 알려진 Richard Sutton 교수의 짧은 에세이가 ML 커뮤니티에서 화제가 된 적이 있었죠. 글의 제목은 “The Bitter Lesson”이었습니다. 70년의 AI 역사를 되돌아 보면 항상...