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http://slsp.kaist.ac.kr/xe/index.php?mid=mlt2016

Machine Learning Turotial 2018에 오신 것을 환영합니다.
Welcome to IEIE's Distinguished Lecturer Series of Machine Learning

오늘날 모든 연구 분야를 통틀어 Machine Learning보다 더 흥미를 불러 일으키는 분야는 찾기 힘들 것이다.

우리는 하루에 250 경 Byte 정도의 방대한 규모의 데이터를 생산하고 있고, 현재 존재하는 전체 데이터 중 90%는 2년 안에 만들어진 데이터라고 한다. 데이터의 가치는 그 데이터가 얼마나 유용한 정보를 사용자에게 제공할 수 있는지 여부에 따라 그 가치가 달라진다고 볼 수 있다. Machine Learning은 각 분야에서 수집된 데이터로부터 사용자한테 유용한 정보를 제공하는 핵심 기술로 데이터의 가치를 극대화 할 수 있다.

현재 Machine Learning은 다양한 분야에서 가치 높은 정보를 제공하고 있다. Google 검색기는 사용자의 의도를 파악하여 검색 결과를 제공하고 있고, 무인자동차의 자율주행이 가능해졌으며, 상대방의 언어를 몰라도 서로 대화가 가능해졌고, 사람의 유전자를 저렴한 비용으로 분석하여 질병을 예방할 수 있는 시대가 도래하고 있다. 최근에는 단어간의 관계를 고려하여 수치화시키는 Word Embedding을 활용한 분야에서 혁신이 일고 있으며 이를 응용하여 자연어처리기술과 다양한 분야와의 융합이 이루어지고 있다. 실제 Facebook은 자사의 Deep Learning 기반 이미지 인식 기술에 Tomas Mikolov의 혁신적인 Word Embedding 기술을 융합시켜 이미지에 대한 사용자의 다양한 질의에 응대할 수 있는 인간과의 소통 시스템을 선보였다.

학계에서는 Machine Learning과 다양한 분야를 접목시키는 연구를 활발히 진행하고 있으며, 자연언어처리, Computer Vision, Speech Recognition 실러버스를 새롭게 단장하고 Computational Genomics을 포함한 다양한 신생분야까지 연구영역을 확장하고 있다.

이번 MLT2018에서는 최근 각광 받고 있는 Machine Learning의 한 갈래인 Deep Learning의 유래, 현재 연구방향과 미래에 대해서 알아보고 Machine Learning의 기초분야인 Convex Optimization, Nonparametric Bayesian와 신생 응용분야인 Computational Genomics와 Deep Learning을 통해 큰 성능의 약진이 있었던 Computer Vision과 자연언어처리 분야에 대해서도 알아 보도록 한다. 아울러, 지금까지 이론교육만 진행됐던 MLT는 금번 대회에서는 Machine Learning을 text에 적용하는 실습시간도 시범적으로 가져보고자 한다.

  • 주최: Video Turing Test -AI Center, KAIST
  • 주관: 대한전자공학회
  • 날짜: 2018. 8. 6 ~ 2018. 8. 9
  • 장소: 카이스트 IT 융합센터 (N1) 다목적홀
  • 주제: Machine Learning
  • 후원: 한국과학기술원 / 한국로봇학회 / NAVER / ESTsoft