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  대규모 동적 시스템을 위한 확률 관계형 기계학습

 

 

 

 

 

 

  

 

 

 

 

 최재식 교수 (울산과학기술대학교)

 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, 박사후 펠로우

 

 주요연구: 관계형 칼만 필터 (Relational Kalman Filtering),

               비디오 추출을 위한 시공간 피라미드 비교법

               (Spatio-Temporal Pyramid Matching)

 

 관심분야: 확률적 추론, 확률 관계형 모델, 칼만 필터, 그래프 모델, 로봇 작업

               계획

 

제목

대규모 동적 시스템을 위한 확률 관계형 기계학습

Statistical Relational Learning for Large Dynamic Systems

요약

고성능 컴퓨터와 정밀한 센서 기술의 발전은 수많은 변수들 사이에서 일어나는 상호작용을 관측하여 빅데이터 저장소에 수집할 수 있게 만들었다. 본 강의에서는 빅데이터 저장소에 수집된 대규모 변수들의 상호작용을 표현하고, 변화를 예측하는데 널리 쓰이는 그래프 모델 및 확률 관계형 모델을 소개하고, 이런 모델을 분석하는데 쓰이는 확률적 추론 방법에 대해서 소개를 한다.

 

 
 
 
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