• 강사 : 양홍석 교수 (KAIST 전산학부) 
• 일시 : 2020. 10. 15 (목) 17:00~18:30

기계 학습 모델을 쉽게 표현할 수 있는 프로그래밍 언어를 만들고, 이러한 언어로 작성한 모델에 사용할 수 있는 범용 통계 추론 알고리즘을 만들자는 것이 확률적 프로그래밍의 기본 아이디어입니다. 확률적 프로그래밍이 제대로 발전한다면, 추론 알고리즘을 딱히 개발할 필요가 없어져서, 초보자도 손쉽게 기계 학습 모델을 만들어 데이터를 분석할 수 있고, 전문가는 더욱 복잡한 모델을 개발하고 사용할 수 있습니다. 이러한 장점 때문에, 기계 학습, 통계학, 확률론, 프로그래밍 언어, 컴파일러 등 다양한 분야의 연구자들이 현재 관심을 가지고 확률적 프로그래밍을 연구하고 있습니다. 특히 최근에는 심층 신경망과 확률적 프로그래밍의 장점을 결합하는 연구가 활발하게 진행되고 있고, 이러한 연구 결과에 기반한 Edward나 Pyro와 같은 확률적 프로그래밍 언어가 개발되고 있는 상황입니다. 본 강연을 통해 이러한 확률적 프로그래밍과 현재 연구 동향을 소개하려고 합니다. 또한 제가 수행하는 연구에 대해서도 간략하게 설명할 계획입니다.