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학술대회/행사
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| 제출번호(No.) | 0182 |
|---|---|
| 분류(Section) | Focus Session |
| 분과(Session) | (FS-01) Curriculum for AI Education in Department of Mathematics (FS-01) |
| 발표시간(Time) | 20th-C-10:50 -- 11:00 |
| 영문제목 (Title(Eng.)) |
기계학습을 위한 최적화 |
| 저자(Author(s)) |
Donghwan Kim1 KAIST1 |
| 초록본문(Abstract) | 기계학습을 위한 최적화 과목은 4학년 학생을 대상으로 한 학기 과정으로 설계하였다. 일반적인 최적화 강의와는 달리 딥러닝 최적화 방법을 이론적으로 조금 더 깊게 다루고자 하였다. 최적해, 최적 조건을 비롯한 최적화 기본 개념과 경사하강법의 수렴성을 다루고, 이를 바탕으로 딥러닝 최적화에 주로 쓰이는 SGD와 Adam 알고리즘을 알아본다. 또한 볼록 성질, KKT 조건, 쌍대성과 같은 최적화 심화 개념을 다루고, 이들이 서포트 벡터머신(SVM)을 비롯한 기계학습에 어떻게 적용되는지 알아본다. |
| 분류기호 (MSC number(s)) |
N/A |
| 키워드(Keyword(s)) | 기계학습, 최적화, SGD, Adam 알고리즘 |
| 강연 형태 (Language of Session (Talk)) |
Korean |