Look-Ahead기반의 데이터 증강을 통한 Active Learning 성능 향상 기술 개발

• summary.ai는 KAIST와 협업하여, Data Augmentation의 효과를 감안하여 Active Learning의 Query Set를 선정하는 기계학습 기법을 개발하였다. 해당 기술은 Annotation이 부족한 이미지 기반 품질검사의 핵심 기반 기술로 활용될 수 있다. 제시된 기술은 기계학습 최정상 학회인 NeurIPS 2021에서 발표될 예정이다.

• Yoon-Yeong Kim, Kyungwoo Song, JoonHo Jang, Il-chul Moon, LADA: Look-Ahead Data Acquisition via Augmentation for Deep Active Learning, Neural Information Processing Systems (NeurIPS 2021), Virtual, Dec. 7-10, 2021