| [소식] 제51회 Digital Healthcare Forum | |
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| 등록일 | 2019/05/14 |
| 조회수 | 1,781 |
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제51회 Digital Healthcare Forum 4월 30일 화요일에 개최된 제51회 Digital Healthcare Forum 에는 ‘Automated Machine Learning on Medical Images with Neural Architecture Search’ 라는 주제로, 카카오 브레인의 임성빈 박사(Mathematical Scientist)님께서 RL method대신 Gumbel-softmax 같은 continuous relaxation기반의 NAS를 사용한 최근의 연구결과를 소개해주셨습니다. 다소 어려운 주제였음에도 불구하고, 많은 분들이 참석해주셔서 강의실이 빈틈없이 꽉 찼습니다. AutoML system의 Subfield라고 할수 있는 NAS(Neural Architecture Search)는 쉽게 말하면 ‘AI를 구축하는 AI를 만드는 연구’입니다. 데이터에 알맞는 뉴럴 네트워크 구조를 디자인하는 것은 경험이 많은 전문가조차도 오랜 시간이 걸리는 작업이며, 모델의 크기나 데이터의 종류에 따라 네트워크 학습 자체에도 오랜 시간이 걸립니다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 시작된 연구가 바로 Neural Architecture Search with Reinforcement Learning이며, 이 부분에 대해서 자세한 강의 및 질의응답 시간을 가질 수 있는 기회가 되었습니다. 뉴럴 네트워크의 전체적인 프로세스, 네트워크의 파라미터를 스스로 생성해낼 수 있도록 RNN 디자인, Validation 정확도를 계산, Macro space 장점을 활용한 CNN design과 Micro space인 Cell design, DARTS 와 Gumbel-softmax 등등에 대해서 설명을 돕기 위한 멋진 슬라이드를 준비해주셔서 관련 분야에 관심있는 분들에게 많은 도움이 되었으리라 생각됩니다.
매일매일 쏟아지는 핫한 이 분야의 논문들과 빠르게 변화하는 현실을 따라잡기 위해서 강연자는 코드를 공개하는 논문을 주로 골라 읽고 논문을 종합한 review 문서들도 적극 활용하고 있다고 팁도 주셨습니다.
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