과제 상세정보
목록(SW 스타랩) 안전한 강화학습 원천 기술 개발 및 자연어 처리에의 응용
작성자
관리자
조회수
96
등록일
2024-05-22
사업 정보
| 내역사업 | SW스타랩 |
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과제 기본정보
| 과제명 | (SW 스타랩) 안전한 강화학습 원천 기술 개발 및 자연어 처리에의 응용 | ||||
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| 과제고유번호 | 1711126442 | ||||
| 부처명 | 과학기술정보통신부 | ||||
| 시행계획 내 사업명 | |||||
| 시행계획 내 사업유형 | 예산출처지역 | 대전광역시 | 사업수행지역 | 대전광역시 | |
| 계속/신규 과제구분 | 신규과제 | ||||
| 과제수행연도 | 2021 | 총연구기간 | 2020-04-01 ~ 2027-12-31 | 당해연도 연구기간 | 2021-01-01 ~ 2021-12-31 |
요약 정보
| 연구목표 | [최종 목표] - 사전수집 데이터에 기반한 배치 강화학습(batch reinforcement learning) 기법을 연구하고, 이를 자연어처리(natural language processing)를 포함한 다양한 산업 응용 분야에 적용하는 핵심 원천 기술을 개발함[핵심 세부 목표] 1) 데이터 효율적(data-efficient)이고 안전한(safe) 배치 ... | ||
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| 연구내용 | ● 과적합 방지(mitigate overfitting): 배치데이터로 강화학습 에이전트를 학습시 훈련 과정에서 추정 오차(bias)가 계속 축적되어 과도하게 낙관적인 정책이 학습될 수 있음. 이는 감독학습(supervised learning)에서의 훈련 과적합 현상과 밀접한 관계를 수립할 수 있다고 보고, 감독학습의 주요 과적합 방지 기법들을 배치 강화학습... | ||
| 기대효과 | - 한정된 사전수집 데이터로 의사결정 에이전트 학습이 가능하며, 활용 가능한 데이터가 한정된 상황에서 의사결정 에이전트의 성능치를 어느 정도까지 달성할 수 있는지(upper-bound)에 대한 이론적/기술적 토대 및 시각 제시.- 배치 강화학습 알고리즘 개발로, 기존 강화학습 알고리즘이 학습 시 요구하는 데이터의 양 및 비용을 크게 낮출 수 있을 것으로 기... | ||
| 키워드 | 데이터 효율성,데이터기반 학습기법,배치 강화학습,배치 모방학습,자연어 처리 | ||
위탁/공동여부 정보
| 단독연구 | 기업 | 대학 | 국공립(연)/출연(연) | 외국연구기관 | 기타 |
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기술 정보
| 연구개발단계 | 응용연구 | 산업기술분류 | |
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| 미래유망신기술(6T) | IT(정보기술) | 기술수명주기 | |
| 연구수행주체 | 학 | 과학기술표준분류 | 인공물 > 정보/통신 > 정보이론 > 인공지능 |
| 주력산업분류 | 적용분야 | 지식의 진보(비목적연구) | |
| 중점과학기술분류 | 과제유형 |
과제수행기관(업) 정보
| 과제수행기관(업) 정보 | 과제수행기관(업)명 | 한국과학기술원 | 사업자등록번호 | |
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| 연구책임자 | 소속기관명 | 한국과학기술원 | 사업자등록번호 | |
| 최종학위 | 박사 | 최종학력전공 | 공학 |
사업비
| 국비 | 300,000,000 | 지방비(현금+현물) | 0 |
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| 비고 | |||