Look-Ahead기반의 데이터 증강을 통한 Active Learning 성능 향상 기술 개발
2021년 12월 7일
1분 분량
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
댓글