하이퍼커넥트(대표 안상일)가 이달 4일 온라인으로 열리는 표현 학습 국제 학회 'ICLR(International Conference on Learning Representations) 2021' 워크샵에서 AI 연구 성과를 발표한다.
하이퍼커넥트는 ICLR에서 머신 러닝 기술을 다루는 2021 워크샵 부문에 '클릭률을 효과적으로 예측하는 모델'(Efficient Click-Through Rate Prediction for Developing Countries via Tabular Learning)관련 논문을 발표한다.
해당 논문은 각 기업에서 광고 및 추천 등에서 흔히 사용하고 있는 '클릭률 예측'에 관한 내용이다.
그간 이용자들의 클릭률 예측 모델에서 흔히 사용되지 않았던 '표 학습 모델'(Tabular Learning)을 접목해 비용을 절감할 수 있는 것이 특징이다.
오는 6월 온라인으로 개최되는 딥러닝 분야 국제 인공지능(AI) 콘퍼런스 'CVPR 2021'에서는 '이미지 분류에서 클래스가 불균형할 때 학습 데이터의 클래스 분포에 대한 사전 정보를 제거해 해결하는 방법' 논문도 발표한다.
이현수기자 hsool@etnews.com
