머신러닝, 학회
ICML 논문을 낸 국내 연구실
탑티어International Conference on Machine Learning. 2023년 이후 논문 284편, 연구실 148곳
이 학회에 논문을 낸 연구실
UNIST 장영수 교수신생 랩모집 안내
탑티어 8전체 10구성원 10
강화학습학습 이론·최적화
| 연구실 | 대학 | 탑티어 논문 | 전체 논문 | 구성원 | 비교 |
|---|---|---|---|---|---|
머신러닝 연구실송현오 교수 | 서울대 | 12 | 13 | 5 | |
빅데이터 지능 연구실황지영 교수모집 안내 | KAIST | 13 | 15 | 12 | |
강명주 연구실강명주 교수 | 서울대 | 21 | 35 | – | |
김세훈 연구실김세훈 교수신생 랩 | KAIST | 10 | 12 | – | |
김현아 연구실김현아 교수신생 랩 | UNIST | 7 | 9 | – | |
문일철 연구실문일철 교수 | KAIST | 22 | 34 | – | |
박찬영 연구실박찬영 교수모집 안내 | KAIST | 52 | 62 | 8 | |
양은호 연구실양은호 교수 | KAIST | 50 | 56 | – | |
EffL (Efficient Learning)이재호 교수 | POSTECH | 19 | 26 | 14 | |
Inference and Information for Data Science Lab정혜원 교수 | KAIST | 11 | 20 | 1 | |
Interactive Machine Learning Lab전광성 교수 | POSTECH | 12 | 19 | 8 | |
Machine Learning Lab박상돈 교수 | POSTECH | 52 | 65 | 33 | |
PDE&AI Lab권도현 교수신생 랩모집 안내 | 연세대 | 6 | 10 | 10 | |
프로그래밍 언어 및 기계학습 원리 연구실양홍석 교수 | KAIST | 8 | 14 | – | |
아키텍처 및 코드 최적화 연구실이재욱 교수 | 서울대 | 21 | 34 | – | |
김승룡 연구실김승룡 교수모집 안내 | KAIST | 72 | 83 | 69 | |
데이터 인공지능 연구실유재민 교수신생 랩모집 안내 | 서울대 | 18 | 27 | – | |
Actionable Intelligence Lab이창희 교수모집 안내 | 고려대 | 11 | 28 | 28 | |
AI Cognition Optimization with Reinforcement & Exploration (AI-CORE) Lab. 지능 최적화 및 강화학습 연구실장영수 교수신생 랩모집 안내 | UNIST | 8 | 10 | 10 | |
Computational Optimization Lab이남훈 교수 | POSTECH | 12 | 14 | 16 |
최근 논문
- Editable Noise Map Inversion: Encoding Target-image into Noise For High-Fidelity Image Manipulation
2025, 인공지능 연구실
- ELITE: Enhanced Language-Image Toxicity Evaluation for Safety
2025, Computer Vision Lab
- Enhancing Ligand Validity and Affinity in Structure-Based Drug Design with Multi-Reward Optimization
2025, Machine Learning Lab, Machine Learning Lab, Machine Learning Lab
- Enhancing Rating-Based Reinforcement Learning to Effectively Leverage Feedback from Large Vision-Language Models
2025, 지능형 로봇시스템 연구실, 인공지능 및 머신러닝 연구실
- Ensemble Distribution Distillation via Flow Matching
2025, 이주호 연구실
- Fair Clustering via Alignment
2025, IDEA Lab
- Federated Learning for Feature Generalization with Convex Constraints
2025, 인공지능융합연구실
- Fine-Grained Captioning of Long Videos through Scene Graph Consolidation
2025, 컴퓨터비젼 연구실
- Fixing the Loose Brake: Exponential-Tailed Stopping Time in Best Arm Identification
2025, Interactive Machine Learning Lab
- FlashTP: Fused, Sparsity-Aware Tensor Product for Machine Learning Interatomic Potentials
2025, 아키텍처 및 코드 최적화 연구실
- Floating-Point Neural Networks Can Represent Almost All Floating-Point Functions
2025, Programming Languages Lab, Efficient Inference and Learning Lab
- FlowDrag: 3D-aware Drag-based Image Editing with Mesh-guided Deformation Vector Flow Fields
2025, 인공지능 및 머신러닝 연구실
- Global Context-aware Representation Learning for Spatially Resolved Transcriptomics
2025, 박찬영 연구실
- Graph-Assisted Stitching for Offline Hierarchical Reinforcement Learning
2025, Computer Systems & Intelligence Lab
- GuidedQuant: Large Language Model Quantization via Exploiting End Loss Guidance
2025, 머신러닝 연구실, 아키텍처 및 코드 최적화 연구실
- How to Move Your Dragon: Text-to-Motion Synthesis for Large-Vocabulary Objects
2025, 시각 및 학습 연구실
- Hyperspherical Normalization for Scalable Deep Reinforcement Learning
2025, 주재걸 연구실
- Improved Off-policy Reinforcement Learning in Biological Sequence Design
2025, 김현아 연구실, System Intelligence Lab
- Improved Online Confidence Bounds for Multinomial Logistic Bandits
2025, 오민환 연구실
- Incremental Gradient Descent with Small Epoch Counts is Surprisingly Slow on Ill-Conditioned Problems
2025, 윤철희 연구실




























