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[Open DMQA Seminar] Introduction to Test time Adaptation

요약: 일반적으로 딥러닝 모델은 훈련 데이터와 테스트 데이터의 분포가 i.i.d. (independent and identically distributed)하다고 가정 ...
2025-05-16

[Open DMQA Seminar] Out-of-Distribution Generalization Subpopulation: Shifts and Approaches

기계학습 및 딥러닝 모델은 일반적으로 학습 데이터와 테스트 데이터가 동일한 분포에서 추출된다는 가정에 기반하여 좋은 일반화 ...
2025-05-16

[Open DMQA Seminar] Lightweight Segment Anything

Segment Anything Model(SAM)은 범용 객체 분할을 목표로 하는 대표적인 vision foundation model로, 다양한 이미지에 대해 뛰어난 ...
2025-05-13

[Open DMQA Seminar] RLHF Preference based Reinforcement Learning-Part 3

RLHF란 인간의 피드백만을 가지고 강화학습 에이전트를 학습하는 분야를 가리키며, 도메인 지식을 기반한 구체적인 보상 함수 설계 ...
2025-03-14

[Open DMQA Seminar] Federated Learning

스마트폰과 같은 사용자 기기에서 생성되는 데이터는 현실적이고 다양한 사용자 환경을 반영한다는 장점이 있다. 그러나 이러한 ...
2025-03-14

[Open DMQA Seminar] Flow Matching and Diffusion Models

Diffusion model은 뛰어난 생성 능력을 바탕으로 이미지 뿐 아니라 텍스트, 오디오 등 다양한 도메인에서 활용되어 왔다. 하지만 ...
2025-02-28

[Open DMQA Seminar] Multi-periodicity and Multi-scale Approaches for Time Series Analysis

시계열 분석에서 복잡한 패턴을 이해하기 위한 접근 방식은 끊임없이 발전해왔다. 전통적으로는 trend와 seasonality 분해를 통해 ...
2025-02-21

[Open DMQA Seminar] Introduction to Robot Learning

Robot learning은 인공지능을 활용하여 로봇이 자율적으로 주어진 업무를 수행하도록 제어하는 연구 분야이다. 이전에 로봇 제어를 ...
2025-02-16

[Open DMQA Seminar] Test Time Adaptation

최근 인공지능 모델의 일반화 성능을 향상시키기 위해 test-time adaptation (TTA) 방법론이 주목받고 있다. TTA는 학습 시점과 테스트 ...
2025-02-06
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