쏘카, '데이터 부족 환경에서의 효율적 딥러닝' 소개

딥러닝 콘퍼런스 'ICLR 2023'서 논문 2편 발표

(서울=연합뉴스) 차민지 기자 = 모빌리티 플랫폼 쏘카는 오는 5일 딥러닝 분야 세계 최고 권위의 콘퍼런스 'ICLR 2023' 워크숍에서 딥러닝 연구 논문 2편을 발표한다고 2일 밝혔다.

쏘카 AI팀은 '공개 의도 분류에 대한 보정 효과 분석' 논문 발표를 통해 딥러닝 모델이 실제값과 예측값의 차이를 계산하는 크로스 엔트로피 손실로 데이터를 학습할 경우 생기는 손실값에 보정을 추가하는 방법을 제안한다.

또 다른 논문에서는 데이터가 충분하지 않아 효과적인 모델 학습이 어려운 상황에서 품사를 유의어로 교체하고 특징 공간 보간(Interpolation)을 동시에 적용하는 데이터 증강 기법에 대해 소개한다.

보간 연산은 소수의 데이터가 주어졌을 때 값을 추정하거나 로그표 등 함수표에 없는 함수값을 구할 때 사용된다.

쏘카 AI팀이 소개한 기법을 활용하면 데이터가 부족한 상황에서도 문장 분류 문제를 뛰어난 성능으로 풀어낼 수 있다.

쏘카 AI팀은 "이번 연구를 발판 삼아 쏘카에서 발생할 수 있는 다양한 문제를 데이터와 기술을 활용해 해결하고 효율화할 수 있는 방안을 연구해나가겠다"고 말했다.

chacha@yna.co.kr

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