SKT AI 커리큘럼 (2) 썸네일형 리스트형 1주차(2) Meta Learning 기본 이해 - 최용석 박사 # Meta Learning Meta Learning은 간단히 Learning to learn(학습하는 법을 학습)으로 요약할 수 있다. 현재 머신러닝들이 각 분야 전문가들이 하던 알고리즘 설계 등을 데이터 기반으로 자동화했다면, Meta Learning은 한 발 더 나아가서 머신 러닝 전문가들이 해오고 있는 학습 관련된 일들(하이퍼파라미터를 어떻게 찾을 것인지, 뉴럴넷의 아키텍쳐를 어떻게 만들 것인지 등)과 같이 전문가들이 직관과 경험에 기반해서 수행해왔던 학습방법 자체를 데이터 기반으로 배워 자동화하겠다는 것이다. 그렇기 때문에 학습 방법 자체를 학습하기 위해서 학습 데이터로써 다양한 학습 사례를 사용한다. 어떤 Task에서 학습해보고 거기서 나온 결과 Model의 performance를 보고, 개선.. 1주차(1) T-Brain 소개 - 임수현 박사(T-Brain의 에반젤리스트) # 에반제리스트(evangelist)란? 요새 테크 회사들이 많이 두고 있는 포지션으로 AI 나 데이터와 같은 기술적으로 어려운 부분들을 비전문가뿐 아니라 전문가들에게도 알기 쉽게 자료 전달, 설명, 강의 등을 하는 역할이다. # T-Brain 이란? 한 분야의 전문성을 가지고 연구, 논문 , 특허를 주로 하는 선행 연구 조직이다. 크게 Research Scientist, Research Engineer, Software Engineer 아 세가지 role로 구분된다. Research Scientist - 주로 박사 학위를 마친 전문가들로, 국제 AI 학회에서 논문 제출, 과제 수행 주제 선정, 논문 특허 연구 등 연구 중심의 일을 수행하는 role Research Engineer - 연구된 것을 기술 .. 이전 1 다음