AI Briefing#deep-learning
#deep-learning와 관련된 AI·개발 뉴스를 최신순으로 모았습니다. 원문 출처와 한국어 요약을 함께 확인할 수 있습니다.
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생성 모델의 핵심인 Diffusion Model의 원리와 다양한 생성 모델 간의 차이점을 분석한다.
시계열 데이터의 복잡한 패턴을 학습하여 비정상 데이터를 탐지하는 딥러닝 기반 이상 감지 기술과 최신 연구를 소개한다.
Decision Transformer는 강화학습 문제를 시퀀스 모델링 문제로 변환하여 Transformer 구조를 통해 안정적인 정책 학습을 구현한다.
데이터 불균형 문제를 해결하기 위한 Long-Tail Distribution 학습의 개념과 다양한 방법론을 살펴본다.
IJCAI 2022를 통해 강화 학습, 연합 학습, 인과 추론 등 최신 AI 연구 트렌드를 분석했다.
LG AI 연구원이 HLA와 펩타이드 간의 상호작용을 효과적으로 예측하는 새로운 Conditional Attention 메커니즘 기반 AI 모델을 개발했다.
NeurIPS 2021에서 발표된 다양한 생성 모델 중 최근 가장 주목받는 Diffusion Model을 중심으로 핵심 연구를 리뷰한다.
데이터 불균형 문제를 해결하기 위한 롱테일 분포(LTD)의 개념과 다양한 학습 방법론을 다룬다.
대규모 그래프 환경에서 조합 최적화 문제를 효율적으로 해결하기 위한 신경 조합 최적화(NCO) 연구를 소개한다.
기존 머신러닝의 한계를 극복하기 위해 상관관계를 넘어 인과관계를 추론하는 Causal Representation Learning의 필요성과 원리를 다룬다.
LG AI연구원이 NeurIPS 2023에서 정형 데이터(Tabular Data)의 딥러닝 성능을 높이기 위한 새로운 학습 방법론을 발표했다.
LG AI Research가 표 형식 데이터(Tabular Data)의 한계를 극복하기 위해 Binning을 활용한 자기지도 학습 기술을 발표했다.
제조 공정의 품질 관리를 위한 산업용 이상 탐지(Industrial Anomaly Detection) 기술과 PatchCore 알고리즘을 소개한다.
제조 공정의 품질 관리를 위한 딥러닝 기반 이상 탐지 기술과 PatchCore, ReConPatch 알고리즘을 소개한다.
LG AI Research는 기존 가우시안 데이터 중심의 한계를 넘어 비정형 데이터에서 상호 정보량(MI) 추정 성능을 검증할 수 있는 새로운 벤치마크를 제안했다.
LG AI Research가 표 형식 데이터(Tabular Data)의 자기지도학습 효율을 높이는 RaTab 기술을 AAAI-25에서 발표했다.
LG AI연구원이 결측된 데이터가 있는 임상 환경에서도 높은 정확도를 유지하는 멀티모달 통합 프레임워크 MOIRA를 개발했다.
LG AI Research가 기존 Dense 모델을 MoE로 변환할 때 전문가 간 중복 문제를 해결하는 'Cluster-Aware Upcycling' 기술을 제안했다.
LG AI연구원이 Dense 모델을 MoE로 변환할 때 전문가의 중복성을 줄이고 전문성을 극대화하는 Cluster-Aware Upcycling 기술을 공개했다.