국내 연구진이 적은 수의 데이터 검증만으로도 우수한 소재를 효율적으로 탐색할 수 있는 새로운 개념의 딥러닝 방법론을 제시했다.

KAIST(총장 이광형)는 유승화 기계공학과 교수 연구팀이 능동-전이 학습(active-transfer learning)과 데이터 증강기법(Data augmentation)에 기반해, 심층신경망 초기 훈련에 쓰인 소재들과 형태·조합이 매우 다른 우수한 특성의 소재를 탐색·설계하는 방법론을 개발했다고 16일 밝혔다.

출처: http://www.hellodd.com/news/articleView.html?idxno=94326