제 9회 머신러닝 아시아 컨퍼런스(ACML) 2017이 11 월 15 일부터 17 일까지 연세대 학교 백양 홀에서 열린다.
이 행사에서는 전문가와 연구자들이 머신러닝에 대한 연구 결과와 아이디어를 공유하며, 아시아를 넘어 전 세계적으로 머신러닝의 혁신적인 아이디어와 패러다임에 중심을 둔 제안도 함께 논의 된다.
이번 컨퍼런스 기조연설을 통해 막스플랑크 인공지능연구소의 버나드 쉘코프 교수는 "인과관계 학습"을 주제로 데이터에 있는 단순한 통계적인 관계를 넘어서 인과관계 지식을 학습하는 것의 중요성과 활용사례를 소개한다.
오레곤 주립대학교의 탐 디트리치 교수는 생태계 환경 문제 해결에 강화학습 기반의 인공지능을 활용하는 방법에 대해서 발표하며, Toutiago 인공지능 랩 소장인 이항 박사는 자연언어처리와 질의 응답시스템을 개발하기 위해서 신경망 표현과 기호 표현을 결합한 딥러닝 모델에 대해서 발표한다.
카이스트 컴퓨터공학부의 양은호 교수, 연속적인 변수와 이산적인 변수를 다루는 그래프 모델기반 머신러닝 기법을 다룬다.
ACML은 2009년부터 다양한 산업 분야에서 중요한 역할하고 있는 머신 러닝에 대해 연구자들이 새로운 아이디어와 기술들을 공유해왔다. ACML은 2009 년부터 아시아 지역에서 시작돼 뉴질랜드, 홍콩, 베트남, 호주, 싱가포르, 대만, 일, 중국 등에서 진행됐다. 이 컨퍼런스는 과학자들이 머신러닝에 대한 지식을 폭넓게 이해하며 인사이트를 얻어 기술을 산업에 적용하는 데 기여해왔다.
이향선기자 hyangseon.lee@etnews.com