한양대학교 응용기계학습 연구실은 기계학습 기반의 다양한 응용 기술을 연구합니다.
기계 학습(머신 러닝)은 패턴 인식, 학습 이론, 인공 지능과 연계된 컴퓨터 공학의 한 학문 분야로 현재 대부분의 인공 지능 어플리케이션이 기계 학습 기반으로 되어 있습니다. 인공 지능 핵심 기술에 해당하는 수학/통계 기반의 모델과 알고리즘을 연구하는 분야입니다. 여기서 '기계'는 컴퓨터 혹은 모델을 가리키며, '학습'은 주어진 목적을 달성하기 위해 반복적으로 모델의 파라메터를 계산하는 과정을 일컫습니다.
기계 학습이 제대로 작동하려면 최종 목표 설정, 구체적인 태스크 정의, 데이터 수집 및 전처리, 모델 선택, 학습 알고리즘 적용, 예측 수행 등 모든 절차에서 정밀한 설계가 필요합니다. 응용기계학습 연구실에서는 자연어 처리과 이미지 분석, 수치 예측 등의 분야에서 구체적인 태스크를 수행하기 위한 전체 프로세스를 연구 대상으로 합니다. 주어진 태스크에 대해 기존 모델의 성능을 뛰어 넘을 수 있는 신규 모델을 개발하고 그에 맞는 알고리즘을 적용/개발 하는 것을 목적으로 합니다.
기계 학습(머신 러닝)은 패턴 인식, 학습 이론, 인공 지능과 연계된 컴퓨터 공학의 한 학문 분야로 현재 대부분의 인공 지능 어플리케이션이 기계 학습 기반으로 되어 있습니다. 인공 지능 핵심 기술에 해당하는 수학/통계 기반의 모델과 알고리즘을 연구하는 분야입니다. 여기서 '기계'는 컴퓨터 혹은 모델을 가리키며, '학습'은 주어진 목적을 달성하기 위해 반복적으로 모델의 파라메터를 계산하는 과정을 일컫습니다.
기계 학습이 제대로 작동하려면 최종 목표 설정, 구체적인 태스크 정의, 데이터 수집 및 전처리, 모델 선택, 학습 알고리즘 적용, 예측 수행 등 모든 절차에서 정밀한 설계가 필요합니다. 응용기계학습 연구실에서는 자연어 처리과 이미지 분석, 수치 예측 등의 분야에서 구체적인 태스크를 수행하기 위한 전체 프로세스를 연구 대상으로 합니다. 주어진 태스크에 대해 기존 모델의 성능을 뛰어 넘을 수 있는 신규 모델을 개발하고 그에 맞는 알고리즘을 적용/개발 하는 것을 목적으로 합니다.