전광성 교수 사진

포항공과대학교인공지능대학원, 컴퓨터공학과

Interactive Machine Learning Lab

전광성 전임교수 (Kwang-Sung Jun)

연구실 홈페이지 [email protected]
탑티어 논문
12
전체 논문
19
구성원
8
연구실 소개

이 연구실은 다중 슬롯머신, 선형·문맥적 밴딧과 강화학습에서 탐색 및 최적의 행동 선택, 보상과 문제 특성에 따른 성능 보장을 연구합니다. 베팅 기법과 발산 기반 분석을 활용해 후회 한계, 신뢰구간, 신뢰수열을 개선하고, 오프라인 학습과 전이 학습, Bayesian optimization에도 적용합니다. 이와 함께 PAC-Bayes 경계와 저랭크 행렬 추정, 실험이 제한된 상황의 적응적 의사결정 및 그래프 희소화 알고리즘을 다룹니다.

AI가 최신 논문을 바탕으로 생성한 연구실 소개예요

연구실 홈페이지의 소개

Our recent research focus is to study IML problems that arise from large language models, including alignment, post-training, reasoning, and test-time scaling — viewing a model's generated outputs as actions and bringing IML tools to bear on them. We are currently developing efficient algorithms inspired by learning theory and evaluating them on real-world tasks. Some of these efforts are in collaboration with Krafton AI. Our lab, led by Prof. Kwang-Sung (Kwang) Jun (GSAI/CSE @ POSTECH), studies a broad range of problems in interactive machine learning (IML).

원문 보기
연구 분야
강화학습그래프 학습지속·전이 학습학습 이론·최적화

기계학습 · 상호적 기계학습 · 기계학습 이론 · Machine Learning · Interactive Machine Learning · Machine Learning Theory · Bandits & Reinforcement Learning

졸업생 진로

기업 1명

Microsoft 1

학계 2명

중앙대학교 1 · Università degli Studi di Milano 1

진학 4명

NYU 2 · BU 1 · NUS 1

연구실 홈페이지에 진로가 적힌 졸업생 7명을 AI가 집계했어요. 적히지 않은 졸업생은 빠져 있고, 지금 소속과 다를 수 있어요. 원문 보기

컨택 준비
[email protected]

홈페이지에서 읽은 구성원

  • 박사후연구원 1명
  • 박사과정 3명
  • 석사과정 1명
  • 학부 인턴 2명
  • 구성원 1명
  • 졸업생 6명
컨택 메일 쓰는 법
연도별 논문
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