Open Dmqa Seminar Multitask Learning

Summary

딥러닝 모델을 이용하여 이미지, 언어 등 다양한 비정형 데이터들을 학습할 수 있다. 이러한 딥러닝 모델은 대부분 한가지 태스크에 ... Recently, machine unlearning has garnered attention as a problem that removes the influence of specific data from completed ... Unlike CV/NLP, the structured data field still relies on GBDT models. To address this, several deep learning-based models have ... 방대한 데이터가 수집됨에 따라 딥러닝 분류 모델이 높은 성능을 보이며 발전해 왔다. 하지만 일반적인 분류 모델은 학습 데이터에 ... 많은 기계학습 알고리즘은 학습 데이터와 테스트 데이터가 같은 특징 공간(Feature Space) 상에 있으며 독립 항등 분포(i.i.d)를 따른다 ... Domain generalization (DG) aims to enable models trained on multiple source domains to perform well in unseen target domains ... 최근 CLIP과 같은 대규모 시각-언어 모델(Vision-Language Models)은 대조 학습(Contrastive April 25, 2025 Russ Tedrake, MIT Title: A Careful Examination of Recently, self-supervised learning, which generates feature vectors by utilizing the relationships between data samples from a ... 요약: 일반적인 컴퓨터 비전 모델은 사전학습된(pre-trained) task에 대해 우수한 성능을 보이지만, 그 외 task에 대해서는 낮은 성능을 ...