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기상·기후 과학에 활용되는 AI는 LLM이 아닌 머신러닝 기법으로, 연구자들은 이미 수년간 그 강점과 한계를 검증해 왔다는 분석이 나왔다.

6가지 인지 과제 데이터를 결합한 다층 의미 네트워크가 창의성 기저의 연상 지식을 단일 과제보다 풍부하게 포착한다는 연구 결과가 나왔다.

머신러닝 편향을 대칭 파괴로 수학적으로 정형화하고, 손실 기반 정규화로 90% 이상의 공정성 위반을 줄인 새 프레임워크가 제안됐다.

우측 절단 생존 데이터에 적합한 채점 규칙 프레임워크가 새롭게 제안되어, 기존 방법의 한계를 극복하는 이론적 기반을 마련했다.

연구팀이 결측치를 채워야 할 값과 의미상 빈 값으로 구분해 함께 추론하는 확산 모델 Diff-Joint를 제안했다.

제9회 지방선거 출구조사가 광역단체장 2곳과 재보궐 2곳을 모두 틀리면서 기존 표본 통계 모델의 한계와 AI 예측 고도화 필요성이 부각됐다.

XGBoost 기반 설명 가능 머신러닝 모델이 8개 임상 지표만으로 알츠하이머병 3단계 분류에서 AUC 0.982를 기록했다.

DPSGD 기반 선택적 공개 기법의 프라이버시 보장 오류를 재분석하고, 클리핑 그래디언트를 활용한 새 알고리즘 DPSR-CG를 제안한 연구가 발표됐다.

실제 데이터셋에 자연실험이 내재돼 있으며 인과 추론을 적용하면 모델 성능을 높일 수 있다는 연구 결과가 arXiv에 게재됐다.

랜덤 포레스트의 트리 수 하이퍼파라미터를 자동으로 찾는 플래토 탐색 알고리즘이 제안됐다. 사전에 탐색 범위를 지정하지 않아도 되는 것이 핵심이다.

제너럴 모터스(GM)가 AI·머신러닝을 차량 개발 시뮬레이션에 적용해 특정 공정의 처리 시간을 15시간에서 1분 이내로 단축했다고 밝혔다. 제3의 엔지니어링 시대로의 전환이 ...

유럽 연구진이 레이더 반사 신호를 AI로 분석해 살아 있는 곤충의 종을 비파괴 방식으로 구분하는 시스템을 개발했다.