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Browse "Kim Jaechul Graduate School of AI(김재철AI대학원)" by Type Thesis(Ph.D)

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1
Addressing distribution shift in computer vision = 컴퓨터 비전에서 발생하는 분포 변화 완화link

Lee, Jungsoo; 이정수; et al, 한국과학기술원, 2024

2
Loosely-constrained federated learning for heterogeneous local participants = 이종 로컬 참여자를 위한 소제약 연합학습link

Jeong, Wonyong; 정원용; et al, 한국과학기술원, 2023

3
Mitigating data scarcity in real-world problems = 실세계 문제에서의 데이터 희소성 완화link

Park, Sunghyun; 박성현; et al, 한국과학기술원, 2024

4
Mitigating dataset bias for robust deep learning: from clean dataset to the practical noisy dataset = 강건한 심층 신경망 학습을 위한 데이터세트 편향 완화 방법link

Ahn, Sumyeong; 안수명; et al, 한국과학기술원, 2023

5
Mitigating generalization errors of AI in image segmentation and classification for medical applications = AI의 의료 응용을 위한 이미지 분할 및 분류에서의 일반화 오류 완화link

Oh, Yujin; 오유진; et al, 한국과학기술원, 2024

6
Practical data selection strategies for incomplete supervised federated learning = 현실 세계의 불완전한 감독 연합 학습을 위한 실용적인 데이터 선택 전략link

Kim, SangMook; 김상묵; et al, 한국과학기술원, 2023

7
Representation learning for visual control with world models = 세계 모델을 이용한 시각 제어를 위한 표현 학습link

Seo, Younggyo; 서영교; et al, 한국과학기술원, 2023

8
Scalable algorithms for Bayesian pseudocoresets = 규모 확장 가능한 베이지안 유사코어셋 연구link

Kim, Balhae; 김발해; et al, 한국과학기술원, 2024

9
Towards real-world meta-learning = 현실 세계에 적합한 메타러닝link

Lee, Hae Beom; Hwang, Sung Ju; et al, 한국과학기술원, 2022

10
Understanding and improving pre-trained neural networks via post-hoc analysis = 사후 분석을 통한 사전 학습된 신경망의 이해와 개선link

Kim, Sung-Yub; 김성엽; et al, 한국과학기술원, 2024

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