상대적으로 똑똑한 학습: 인증 가능한 오차로 최악의 경우 분석을 넘어서는 학습 이론
TTIC 콜로퀴엄 발표는 분포를 아는 학습기와 겨루는 스마트 학습이 왜 일반적으로 불가능한지 진단하고, 레이블 없는 데이터로 인증 가능한 오차만 기준으로 삼아 그 벽을 넘어서는 새로운 틀을 제시한다.
핵심 내용 읽기 →
AI TOPIC
학습이론 최신 뉴스와 핵심 해설
학습이론 관련 핵심 뉴스와 활용 인사이트 2편을 최신순으로 모았습니다.
AI 생성 데이터와 모델 붕괴 이론, 원본 데이터가 남아 있으면 성능이 무너지지 않는 이유
인터넷이 AI 생성 데이터로 뒤덮이면 다음 세대 모델은 정말 망가질까. 최대우도추정이라는 고전적 틀로 모델 붕괴가 일어나는 조건과 일어나지 않는 조건을 가른 학계 강연을 정리했다. 데이터 대체와 누적의 차이, 그리고 경사 기반 학습이 실패하는 이유까지 함께 다룬다.
핵심 내용 읽기 →