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AI를 무시하는 엔지니어들
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[Paper] PathBench-MIL: Histopathology에서 Multiple Instance Learning을 위한 포괄적인 AutoML 및 Benchmarking 프레임워크
우리는 병리학에서 다중 인스턴스 학습(MIL)을 위한 오픈 소스 AutoML 및 벤치마킹 프레임워크인 PathBench-MIL을 소개합니다. 이 시스템은 end-to‑end…
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[Paper] 데이터 품질 문제가 충돌할 때: 소프트웨어 결함 예측에서 동시 발생하는 데이터 품질 문제에 대한 대규모 실증 연구
Software Defect Prediction (SDP) 모델은 사전 예방적인 소프트웨어 품질 보증의 핵심이지만, 그 효과는 종종 사용 가능한 데이터의 품질에 의해 제한됩니다.
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나는 고의로 Bad Decision System을 구축했다 (당신이 직접 만들지 않게)
AI 및 ML 파이프라인에서 무음 실패 모드를 드러내는 작은 벤치마크 대부분의 AI 블로그 게시물은 모범 사례를 보여줍니다: 깔끔한 아키텍처, 정돈된 추상화, 그리고 i...
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[Paper] 야심찬 탈탄소화 목표를 위한 장기 전력 시장 설계 평가: Multi-Agent Reinforcement Learning 활용
전력 시스템은 오늘날 사회를 탄소‑무료 경제로 전환하는 데 핵심입니다. 경매를 포함한 장기 전력 시장 메커니즘은 지원…
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[Paper] SWE-Bench++: 오픈소스 저장소에서 소프트웨어 엔지니어링 벤치마크를 확장 가능한 방식으로 생성하기 위한 프레임워크
SWE-bench와 같은 벤치마크는 Large Language Models (LLMs)의 repository‑level 소프트웨어 엔지니어링 작업에 대한 평가를 표준화했습니다. 그러나 이러한 노력…
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[Paper] 항공기 정비 일정 최적화
우리는 항공기 정비 스케줄링 문제를 제시한다. 이 문제는 각 항공기의 정비 작업에 적절히 자격을 갖춘 staff를 배정해야 한다. 작업은 ...
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[Paper] 급변 이벤트 평가를 활용한 적응형 그래프 프루닝을 이용한 온라인 반분산 ST‑GNNs 기반 교통 예측
Spatio-Temporal Graph Neural Networks (ST-GNNs)는 스마트 모빌리티에서 지리적으로 분산된 센서로부터 고주파 데이터 스트림을 처리하는 데 적합합니다.
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[Paper] 프라이버시 보호 및 비잔틴-강인 연합 학습을 위한 실용적 프레임워크
Federated Learning (FL)은 여러 클라이언트가 개인 데이터를 공유하지 않고 모델을 공동으로 학습할 수 있게 합니다. 그러나 FL은 Byzantine 공격에 취약합니다.
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OpenAI Gym
개요 OpenAI Gym은 시도와 오류를 통해 컴퓨터를 교육하는 간단한 놀이터입니다. 작업을 넣으면, 프로그램이 행동을 시도하고 실수로부터 학습합니다. ...
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Delty (YC X25)에서 ML Engineer를 채용합니다
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