클래스 레벨 머신 언러닝이란: 재학습 없이 특정 클래스를 지우는 방법과 얽힘 문제
DMQA 연구실 오픈 세미나를 정리했다. 학습이 끝난 모델에서 특정 클래스만 재학습 없이 제거하는 클래스 레벨 언러닝의 진짜 목표와, 비슷한 클래스가 함께 망가지는 얽힘 문제, 그리고 삭제 흔적을 재는 평가 지표까지 짚는다.
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AI TOPIC
DMQA 세미나 최신 뉴스와 핵심 해설
DMQA 세미나 관련 핵심 뉴스와 활용 인사이트 2편을 최신순으로 모았습니다.
Time-LLM 시계열 예측 정리: 언어모델을 백본으로 쓰는 법과 Time-FFM 연합학습 확장
시계열 분야에는 왜 파운데이션 모델이 없을까. 고려대 DMQA 세미나는 데이터 부족과 도메인 이질성을 원인으로 짚고, 언어모델을 고정한 채 백본으로 쓰는 Time-LLM과 이를 연합학습으로 확장한 Time-FFM을 소개한다.
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