The primary objective of the Center for Mathematical Machine Learning and its Applications (CM2LA) is to address fundamental challenges within the realm of machine learning. Our specific focus revolves around the mathematical mission of quantifying approximation errors inherent in neural networks and machine learning algorithms.

Mathematics forms the bedrock of AI research, as it provides the theoretical framework to elucidate diverse facets of this field. The neural network models we work with are often underpinned by mathematical concepts and principles. At the core of many mathematical disciplines lies the exploration of infinity, limits, and asymptotic properties. These central inquiries are crucial in our pursuit of addressing key questions.

Through in-depth research into practical learning algorithms, which have gained substantial traction in real-world applications, as well as the exploration of simpler models for theoretical understanding, we are driven to catalyze groundbreaking advancements in both scientific and technological domains. Furthermore, we are dedicated to pioneering research that transcends disciplinary boundaries, enriching a multitude of fields.

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수리 기계학습 연구센터 (CM2LA)는 기계학습 분야의 핵심 난제를 해결하는 것을 주요 목표로 삼고 있습니다. 특히 신경망 및 기계학습 알고리즘에서 발생하는 근사 오차를 수리적으로 분석하고 수량화하는 데 주력하고 있습니다.

 

수학은 인공지능 연구의 기반을 이루고 있고 수리 이론 체계로 인공지능의 다양한 측면을 심도있게 이해할 수 있습니다. 신경망 모델 대부분은 수리적 개념 및 원칙에 근거하고 있습니다. 무한, 극한, 점근적 특성 탐구는 다양한 수학 분야에서 빠지지 않는 주요 연구주제이고 본 센터는 이와 같은 연구 문제를 다루고 해결하여 기계학습 분야 발전을 이루고자 합니다.

 

또한 학습 알고리즘의 실용성에 대한 심층 연구, 단순해보이나 이론적 이해가 부족한 모델 탐구를 통해 응용 분야에 실질적으로 기여하고 과학 및 기술 분야 혁신을 도모하고자 합니다. 본 센터는 학문의 경계를 넘어선 다양한 분야 발전을 위한 선도연구 수행, 우수 수리연구자 육성, 전문 지식을 활용한 산업 및 사회 실제 문제 해결을 바탕으로 국가 경쟁력 향상에 기여하고자 합니다.