이주호Juho Lee
SIML Lab
기계학습, 인공지능, 베이지안 모델
- 논문
- 79
- 구성원
- 17
- 졸업생
- 13
Engineering Data Science Lab
통계적 기계학습, 불확실성 추정, 준지도 학습, 이상 탐지, 품질공학
논문 주제가 비슷한 연구실
KAIST 김희영 교수 연구실은 머신러닝 분야 연구실로, 연구실 홈페이지 기준 2023–2026년 논문 32편(T1 11편)을 발표했습니다. 현재 박사과정 6명, 석사과정 2명이 소속되어 있습니다. 졸업생은 36명입니다.
2023–2026 · 연구실 홈페이지 기준
연평균 · T1 비율
8.0 · 34%
논문 제목에서 찾은 주제예요. 최근 논문일수록 크게 반영돼요.
논문 32편
Beyond Average Flatness: Domain-wise Flatness for Domain Generalization
S. Choi and H. Kim
Cluster-Based Classification for Mixed-Type Data Under Data Scarcity
W. Doo, J. Choi, and H. Kim
Courtroom Analogy: New Perspective on Uncertainty-Aware Classification
T. Yoon and H. Kim
DAMEL: Dual-Axis Multi-Expert Learning for Class-Imbalanced Learning
H. Lee, T. Park, and H. Kim
GT-PSSM: Unified Probabilistic Framework for Stochastic Dynamics Modeling and Dependency Learning in Multivariate Time Series Anomaly Detection
W. Koo, J. Lee, T. Yoon, and H. Kim
Knowledge-Assisted Multi-Graph Dependency Learning for Multivariate Time Series Anomaly Detection in Multi-Stage Industrial Processes
J. Lee, T. Yoon, W. Koo, and H. Kim
Multimodal Deep Generative Model for Semi-Supervised Learning under Class Imbalance
H. Yoon and H. Kim
Nonlocal Bayesian Modeling of Continuous Spatio-Temporal Dynamics
J. Lee and H. Kim
논문 주제 구성이 비슷한 연구실이에요.
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기계학습 의존분석
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산업 데이터 애널리틱스, 멀티모달(시계열/자연어/비전) 인공지능