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 코드번호 : 1 |
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| 발표자 : 최재식 |
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| 소속 : UNIST |
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| 부서 : 전기전자컴퓨터공학부 |
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| 직위 : 교수 |
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| 세션시간 : 13:40-15:40 |
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| 발표자약력 : |
학력
- 2012.5 - 2013.1: 일리노이 주립대, 전산학과, 박사후 연구원
- 2012.5: 일리노이 주립대 어바나 샴페인, 전산학과, 박사
- 2004.8: 서울대학교, 컴퓨터공학, 학사
경력
- 2013.7 -현재: 울산과학기술대학교(UNIST), 전기컴퓨터공학부, 조교수
- 2013.1 - 2013.7: 로렌스 버클리 연구소, 박사후과정
주요연구
- 관계형 칼만 필터(Relational Kalman Filtering),
- 비디오 추출을 위한 시공간 피라미드 비교법(Spatio-Temporal Pyramid Matching)
- 관계형 자동 통계학자(The Relatioanl Automatic Statistician)
관심분야
- 기계학습, 확률적 추론, 확률 관계형 모델, 동적 모델, 대규모 그래프 모델, 로봇 작업 계획 |
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| 강연요약 : |
시계열 데이터는 금융, 군사, 날씨등 다양한 응용 분야에서 순차 데이터를 표현하는데 필수적인 도구입니다. 최근 딥러닝등 기계학습 기법의 발전은 시계열 데이터를 자동으로 분석하여 정확하게 미래의 변화를 예측하고 그 내용을 자동으로 보고서로 작성하는 기술을 만들 수 있게 되었습니다. 본 강연에서는 금융 데이터를 자동으로 분석하는 시스템인 관계형 자동 통계학자를 소개하고, 최근 발전한 딥러닝 기반 시계열 데이터 분석 기법을 소개합니다. |
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