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Symbolic Simplifier with Deep Learning

2022.02.17Inhee LEE

0. 들어가기 앞서 본문은 ML2에서의 인턴십 후반기에 진행한 survey와 약간의 사견을 요약한 자료입니다. 제한된 기간 동안 조사를 진행하였기에 정보가 정확하지 않을 수 있습니다. 1. Introduction What’s Symbolic Expression

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Advanced Decision Tree Techniques for Various Applications

2021.10.21Anthony W. JUNG,  Joonhyuk CHO

A decision tree is one of the most traditional decision-making algorithms (e.g. MLP, SVM). With the growth of computing power (represented as GPU), the neural network with excessively deep layers has emerged, showing outstanding performance in a variety of tasks.

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Efficiently Learning the Value Distribution for Actor-Critic Methods

2021.09.13Daniel W. NAM

Reinforcement Learning (RL) has become one of the major categories in the field of machine learning in the recent years via the breakthroughs such as approximation of complex non-linear function through deep neural networks.

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오픈소스를 꿈꾸는 혁신가를 위한 안내서 🚀

2021.08.04Sungho KIM

오픈소스에 대한 환상과 현실, 그리고 새로운 가능성. 최근 많은 기업과 단체가 OSS에 주목하고 있습니다. OSS 개발이 소규모 단체나 개인에 의해 주도되었던 과거와 달리, 최근의 OSS 개발 트렌드는 거대 IT 기업이 주도하고 있습니다. 특히, AI와 ML 분야에서 거대 IT 기업들은 오픈소스 라이브러리 개발에 적극적으로 나서고 있습니다.

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ML2 졸업생 인터뷰 - ✈️ 유학편

2021.07.02Jinmyoung LEE

3년 동안 많은 Intern/Research Resident 분들이 ML2에서 함께 연구를 진행해 왔습니다. 지금은 학교로 돌아가 졸업을 준비하시거나 유학을 떠나시기도 하는데요, 새로운 도약을 준비 중인 ML2 졸업생들의 이야기를 담아보고자 합니다. 그 시작으로 유학 준비를 위해 ML2에서 Intern/Research Resident로 계셨던 분들을 인터뷰했습니다.

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DIYA의 2020년 머신러닝 프로젝트 소개

2021.06.03Jinmyoung LEE

ML2는 머신러닝 대학연합동아리인 DIYA를 지원하고 있습니다. 올해 4기 활동을 시작한 DIYA는 그동안 다양한 프로젝트들을 진행했는데요, 본 포스트에서는 2020년 DIYA의 머신러닝 프로젝트를 간단히 소개하고자 합니다.