POSTECH머신러닝
전광성Kwang-Sung Jun
Interactive Machine Learning Lab
밴딧 알고리즘, 강화학습, 베이지안 최적화, 능동학습 등 상호작용 기계학습을 엄밀한 이론적 보장과 함께 연구하며, 최근에는 LLM 사후학습·정렬·테스트타임 스케일링으로 연구를 넓히고 있습니다.
- 논문
- 21
- 구성원
- 1
- 졸업생
- 1
논문 주제가 비슷한 연구실
- 2023–2026 논문
- 60
- T1 논문
- 59
- 구성원
- 26
- 박사 23 · 석사 3
- 졸업생
- 17
서울대학교 오민환 교수 연구실은 머신러닝 분야 연구실로, 연구실 홈페이지 기준 2023–2026년 논문 60편(T1 59편)을 발표했습니다. 현재 박사과정 23명, 석사과정 3명이 소속되어 있습니다. 졸업생은 17명입니다.
논문 실적
2023–2026 · 연구실 홈페이지 기준
연평균 · T1 비율
15.0 · 98%
62023
102024
212025
232026
T1T2워크숍기타등급은 학회·저널 분류이며 연구실 순위가 아닙니다.
논문으로 본 연구 주제
논문 제목에서 찾은 주제예요. 최근 논문일수록 크게 반영돼요.
최근 논문
논문 60편
20268편
- ICMLT1
Bilinear Bandits with Partially Observable Features
Wooseong Cho, Ji Hyeong Park, Min-hwan Oh
- NeurIPST1
Bilinear Matching Bandits
Wooseong Cho, Min-hwan Oh
- NeurIPST1
Block Optimism for Nonstationary Bandits with Latent Linear Dynamics
Taehyun Hwang, Hyunjun Choi, Heesang Ann, Min-hwan Oh
- NeurIPST1
Block Sphere Vector Quantization
Heesang Ann, Joongkyu Lee, Min-hwan Oh
- ICLRT1
Convergence of Muon with Newton-Schulz
Gyu Yeol Kim, Min-hwan Oh
- ICLRT1
Diversified Multinomial Logit Contextual Bandits
Heesang Ann, Taehyun Hwang, Min-hwan Oh
- ICMLT1
Follow-the-Perturbed-Leader for Decoupled Bandits: Best-of-Both-Worlds and Practicality
Chaiwon Kim, Jongyeong Lee, Min-hwan Oh
- ICMLT1
Generalized Linear Bandits with Memory
Heesang Ann, Hyunjun Choi, Taehyun Hwang, Younghoon Shin, Haeju Cheong, Min-hwan Oh
비슷한 주제의 연구실
논문 주제 구성이 비슷한 연구실이에요.