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효율적 기계학습 연구실

이한국 조교수 (Hankook Lee)

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“We are always looking for highly motivated graduate (or internship) students with a strong interest in the area of deep learning. If you are interested in joining us, please”

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탑티어 논문: 12
전체 논문: 16
구성원: 6

연구실 소개

이 연구실은 표 데이터의 이상 탐지에서 의미 맥락을 반영한 모델 선택과 few-shot 개인화를 연구하며, 생성 이미지 판별과 OOD·novelty 탐지에서는 배경 편향과 nuisance 영향을 줄이는 방법을 다룹니다. 또한 시계열 예측, 이종 멀티모달 클라이언트의 모델 개인화, RAG 시스템의 지식 오염 방어와 온라인 지속 학습을 연구합니다. 분자 표현 학습과 에너지 기반 모델의 잠재 변수 활용도 연구 주제입니다.

AI가 최신 논문을 바탕으로 생성한 연구실 소개예요

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Welcome to ELLab! We are interested in building efficient deep learning models and algorithms.

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연구 분야

대규모 언어 모델 생성 모델·디퓨전 AI 안전·정렬 멀티모달 지속·전이 학습 표현·자기지도 학습 학습 이론·최적화 시계열

Machine Learning · Deep Learning Representation Learning · Self-supervised Learning Transfer Learning · Few-Shot Learning · Continual Learning Computer Vision · Molecular Graphs · Time-series Modeling · Tabular Data Efficient Neural Network Architectures · Machine/Deep Learning · (Self-supervised) Representation Learning · Efficient Neural Network Architectures

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