[논문리뷰] OpenAutoNLU: Open Source AutoML Library for NLUOpenAutoNLU는 텍스트 분류 및 NER(Named Entity Recognition)을 포함한 NLU(Natural Language Understanding) 태스크를 위한 오픈 소스 AutoML 라이브러리 를 개발하는 것을 목표로 합니다.#Review#AutoML#Natural Language Understanding#Text Classification#Named Entity Recognition#Out-of-Distribution Detection#Few-Shot Learning#Data Quality#Low-Code API2026년 3월 2일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] CheXmask-U: Quantifying uncertainty in landmark-based anatomical segmentation for X-ray images본 논문은 의료 영상 분할 시스템의 안전한 임상 배포를 위해 랜드마크 기반 해부학적 분할 에서 불확실성 추정을 연구합니다. 기존 픽셀 기반 불확실성 연구와 달리, 내재적 토폴로지 보장을 제공하는 랜드마크 기반 모델에 대한 불확실성 추정의 간극을 해결하고, 신뢰할 수 없는 예측을 식별하는 것을 목표로 합니다.#Review#Uncertainty Quantification#Landmark Segmentation#Chest X-ray#VAE#Graph Neural Networks#Out-of-Distribution Detection#Medical Imaging2025년 12월 14일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] World Models That Know When They Don't Know: Controllable Video Generation with Calibrated Uncertainty본 논문은 최첨단 제어 가능한 비디오 모델이 흔히 겪는 환각 현상과 불확실성 표현 능력 부족 문제를 해결하고자 합니다.#Review#Controllable Video Generation#Uncertainty Quantification#Video Models#Calibration#Out-of-Distribution Detection#Proper Scoring Rules#Latent Space2025년 12월 7일댓글 수 로딩 중