일반공지

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(웨비나안내) AutoML을 이용한 모델의 최적화와 해석 가능한 AI 기법

  • 정보기획팀
  • 2021-05-31
  • 1171
YouTube 라이브 웨비나 
AutoML을 이용한 모델의 최적화와 해석 가능한 AI 기법
2021년 6월 23일(수)
오후 2시 (약 30분간 진행)

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좋은 머신 러닝 모델을 구축하는 것은 어렵고 시간이 많이 걸리며 도메인 전문 분야에 적용하기에는 진입 장벽이 높습니다. Automated Machine Learning (AutoML)은 해당 프로세스를 몇 단계로 단순화하여 최상의 모델을 식별하고 단일 단계에서 하이퍼 파라미터를 최적화하여 모든 엔지니어, 과학자가 머신 러닝 모델을 최적화 할 수 있습니다. 또한, 머신 러닝의 블랙 박스 특성을 극복하고, 금융 및 의료 등 블랙 박스 모델을 용인하기 어려운 산업에서 머신 러닝 채택의 기준을 낮출 수 있는 MATLAB의 다양한 해석가능한 머신러닝 방법을 보여줄 것입니다. 마지막으로 점진적 학습(incremental learning)을 이용해 시간이 지남에 따라 모델을 개선하고 변화하는 조건에 적응하는 방법을 설명합니다.

하이라이트
  • Raw (신호 또는 이미지) 데이터에서 최적화 된 예측 모델을 얻기위한 세 가지 단계
  • 모델의 예측 결과를 해석하는 다양한 기법 소개
  • 점진적 학습을 적용하여 환경 변화에 모델을 적용
본 웨비나는 YouTube에서 진행됩니다. 사전등록을 하신 분들께 관련 정보를 보내드리니, 웨비나 참석을 원하시면 반드시 사전등록을 해주시기 바랍니다.

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