1 | Mitigating data scarcity in real-world problems = 실세계 문제에서의 데이터 희소성 완화link Park, Sunghyun; 박성현; et al, 한국과학기술원, 2024 |
2 | Scalable algorithms for Bayesian pseudocoresets = 규모 확장 가능한 베이지안 유사코어셋 연구link Kim, Balhae; 김발해; et al, 한국과학기술원, 2024 |
3 | Understanding and improving pre-trained neural networks via post-hoc analysis = 사후 분석을 통한 사전 학습된 신경망의 이해와 개선link Kim, Sung-Yub; 김성엽; et al, 한국과학기술원, 2024 |
4 | Addressing distribution shift in computer vision = 컴퓨터 비전에서 발생하는 분포 변화 완화link Lee, Jungsoo; 이정수; et al, 한국과학기술원, 2024 |
5 | Mitigating generalization errors of AI in image segmentation and classification for medical applications = AI의 의료 응용을 위한 이미지 분할 및 분류에서의 일반화 오류 완화link Oh, Yujin; 오유진; et al, 한국과학기술원, 2024 |
6 | Representation learning for visual control with world models = 세계 모델을 이용한 시각 제어를 위한 표현 학습link Seo, Younggyo; 서영교; et al, 한국과학기술원, 2023 |
7 | Mitigating dataset bias for robust deep learning: from clean dataset to the practical noisy dataset = 강건한 심층 신경망 학습을 위한 데이터세트 편향 완화 방법link Ahn, Sumyeong; 안수명; et al, 한국과학기술원, 2023 |
8 | Loosely-constrained federated learning for heterogeneous local participants = 이종 로컬 참여자를 위한 소제약 연합학습link Jeong, Wonyong; 정원용; et al, 한국과학기술원, 2023 |
9 | Practical data selection strategies for incomplete supervised federated learning = 현실 세계의 불완전한 감독 연합 학습을 위한 실용적인 데이터 선택 전략link Kim, SangMook; 김상묵; et al, 한국과학기술원, 2023 |
10 | Towards real-world meta-learning = 현실 세계에 적합한 메타러닝link Lee, Hae Beom; Hwang, Sung Ju; et al, 한국과학기술원, 2022 |