Speaker
Dr
Min-Su Shin
(KASI)
Description
천문학 관측 자료의 분석의 경우, 관측 환경의 변화 등에 의해서 야기된 관측 부정확성이나 편향성, 그리고 비균질적인 자료 획득 등의 특징적인 문제를 가지고 있다. 이러한 천문 관측 자료의 특성을 고려해서, 천문학자들은 천체나 천체 현상의 검출, 분류, 특성의 추론 등의 문제를 접하게 된다. 이러한 문제들은 관측 자료의 급속한 증가와 함께 더욱 심각해지는데, 기계학습의 활용을 통하여 정량적인 검출, 분류, 추론의 문제들을 해결해 가고자 노력 중이다. 이번 발표에서는 이러한 문제들을 clustering, anomaly detection, classification, regression, recommendation 문제의 시각에서 기계학습을 활용한 사례들을 소개하고, 최근 시도되고 있는 ensemble learning, multi-task learning 등의 활용도 간랸히 제시하고자 한다. 더불어서 천체와 그 현상에 대한 천체물리적 이해를 위한 기계학습의 활용 방향에 대해서 의견을 제시한다.
