안녕하세요! AI Robotics KR 운영진 이용현입니다.
제가 연구하고 있는 분야 중 하나인 '오토인코더 기반 고차원 데이터 분석'에 대해 소개하는 글을 작성해봤습니다.
로보틱스(Robotics), 컴퓨터 비전(Compute Vision), 언어(Language)뿐 아니라 다양한 분야에서 고차원의 데이터를 접하게 되는 경우가 많이 있습니다. 이러한 고차원의 데이터에 대해 인공지능 알고리즘을 적용하기 위해서는 정말 많은 데이터가 필요하게 되는 등 (e.g., 차원의 저주) 근본적으로 다루기가 어려운데요. 이를 해결할 수 있는 하나의 방법인 '다양체 학습'에 대해 소개해드리고자 합니다.
데이터의 차원이 높아서 고생하고 계신 많은 연구자 분들이 참고하시고 좋은 직관을 얻어가셨으면 좋겠네요!
자세한 내용은 여기를 확인해 주세요.
- 다음주에는 이경민 운영진님이 ‘AI 자동화 셀 마이그레이션 NVCELL을 통한 CHIP DESIGN’에 대한 글을 포스팅해주실 예정입니다.
Hello! This is Yonghyun Lee, a member of the AI Robotics KR management team. I wrote a post introducing "Autoencoder-based High-dimensional Data Analysis," which is one of the fields I'm researching.
In various fields such as Robotics, Computer Vision, and Language, we often encounter high-dimensional data. Applying artificial intelligence algorithms to such data requires a large amount of data and is fundamentally difficult to handle due to the curse of dimensionality. Therefore, I would like to introduce "manifold learning," which is one way to solve this problem.
I hope many researchers who are struggling with high-dimensional data can refer to this post and gain some insights!
For more information, please check here.
- Next week, Kyungmin Lee from the management team will post an article on "CHIP DESIGN through AI automation cell migration NVCELL."
안녕하세요! AI Robotics KR 운영진 이용현입니다.
제가 연구하고 있는 분야 중 하나인 '오토인코더 기반 고차원 데이터 분석'에 대해 소개하는 글을 작성해봤습니다.
로보틱스(Robotics), 컴퓨터 비전(Compute Vision), 언어(Language)뿐 아니라 다양한 분야에서 고차원의 데이터를 접하게 되는 경우가 많이 있습니다. 이러한 고차원의 데이터에 대해 인공지능 알고리즘을 적용하기 위해서는 정말 많은 데이터가 필요하게 되는 등 (e.g., 차원의 저주) 근본적으로 다루기가 어려운데요. 이를 해결할 수 있는 하나의 방법인 '다양체 학습'에 대해 소개해드리고자 합니다.
데이터의 차원이 높아서 고생하고 계신 많은 연구자 분들이 참고하시고 좋은 직관을 얻어가셨으면 좋겠네요!
자세한 내용은 여기를 확인해 주세요.
Hello! This is Yonghyun Lee, a member of the AI Robotics KR management team. I wrote a post introducing "Autoencoder-based High-dimensional Data Analysis," which is one of the fields I'm researching.
In various fields such as Robotics, Computer Vision, and Language, we often encounter high-dimensional data. Applying artificial intelligence algorithms to such data requires a large amount of data and is fundamentally difficult to handle due to the curse of dimensionality. Therefore, I would like to introduce "manifold learning," which is one way to solve this problem.
I hope many researchers who are struggling with high-dimensional data can refer to this post and gain some insights!
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