Machine Learning for Prediction and Optimization
연구 내용
데이터 기반 학습 기법을 활용하여 예측 성능을 향상시키고, 목적함수 기반 최적화 전략으로 모델과 파라미터를 안정적으로 튜닝하는 연구
본 분야는 다양한 입력 데이터를 학습 데이터로 구성하고, 지도학습·비지도학습 계열의 모델을 통해 예측 문제를 정식화하는 데 초점을 둡니다. 또한 데이터 전처리와 특성 선택을 통해 노이즈를 줄이고, 손실함수 설계 및 하이퍼파라미터 튜닝 절차로 일반화 성능을 확보합니다. 모델 불확실성을 해석 가능한 형태로 정리하여 의사결정에 활용할 수 있도록 정량적 평가 체계를 함께 구축하는 방향으로 차별성을 가집니다.
관련 연구 성과
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연구 흐름
초기 연구는 주어진 데이터에서 유효한 입력 표현을 구성하고, 기본적인 학습 알고리즘이 성능에 미치는 영향을 비교하는 단계로 진행됩니다. 이후 데이터 불균형, 결측치, 비선형성 같은 현실적 문제를 반영하여 전처리 및 학습 전략을 보강하고, 최적화 과정의 안정성을 높이는 방향으로 확장됩니다. 최근에는 목적에 부합하는 지표를 중심으로 모델 선택 기준을 정교화하고, 재현 가능한 실험 파이프라인을 정립하여 다양한 응용 문제로의 적용성을 높이는 연구를 수행합니다.
활용 가능성
활용 가능성은 알앤디써클 특화 AI 에이전트가 생성한 내용으로, 실제 연구 가능 여부는 연구실과의 논의가 필요합니다.