Representation Learning Lab

연구실 소개

Representation Learning Lab은 표현 학습을 위한 통계적 방법론에 중점을 둔다. 저차원 잠재 특징을 발견하여 의미 있는 패턴을 포착하고 원시 데이터 자체보다 더 나은 설명력을 제공하는 것을 목표로 한다. 이론적으로 근거 있고 해석 가능한 AI를 구축하며, 데이터 기반 방법을 생물 의학 연구에 적용하는 데 중점을 둔다. 데이터 분포 학습을 통해 잠재 표현의 실제 조건부 분포 복구를 보장하는 모델을 개발하고, 기능적 MRI와 같은 신경 영상 데이터 분석에 이러한 방법론을 적용한다. 자폐증 및 강박 장애와 같은 정신 질환과 관련된 잠재적 바이오 마커를 식별하여 정밀 정신 의학 발전에 기여하는 것을 목표로 한다.