머신러닝학과

머신러닝학과는 순차적 지구물리 데이터를 위한 트랜스포머, 공간 관계를 다루는 그래프신경망(GNN), 물리 기반 신경망(PINN), 연합학습 등 딥러닝 아키텍처를 이론부터 구현까지 폭넓게 가르친다. 학생은 이 알고리즘들을 지구과학 예측·분류 과제에 적용하는 과제를 통해 모델 설계에서 학습, 평가까지 전 과정을 경험한다. 이 과정에서 데이터 특성(시계열성, 공간성, 물리 제약)에 맞는 아키텍처를 선택하고 튜닝하는 판단력을 기른다. 졸업생은 처음 접하는 지구과학 데이터셋을 마주해도 적합한 딥러닝 모델을 처음부터 스스로 설계해낸다.