The research paper of Samsung SDS R&D Center in Vietnam was accepted at IEEE BigData Conference 2023

<Bản dịch tiếng Việt ở dưới>

We are excited to announce that our research paper, titled “Hierarchical Uncertainty Aggregation and Emphasis Loss for Active Learning in Object Detection,” has been accepted for presentation at the special session on Machine Learning. Learning) at the 2023 IEEE BigData International Conference held in December in the city of Sorrento (Italy).

About the Research:

Faced with the costly challenge of data labeling with supervised machine learning problems, our research named HUALE – proposes a new approach in the field of learning Active Learning, making model training of deep learning models more efficient and cost-effective. The main idea of HUALE is to measure the uncertainty in the prediction results of deep learning models, thereby selecting samples that contain a lot of useful and reliable information for the training process. Experiments show that HUALE is completely superior to traditional active learning methods.

About the IEEE International Conference on Big Data (IEEE BigData):

With an annual accepted research rate of 19.2% (as of 2022), this is one of the leading conferences in the field of Data Mining & Analysis according to statistics of Google Scholar with an h5-index of 53. IEEE BigData is ranked B by the Computing Research and Education Association of Australasia. and Education Association of Australasia (CORE). IEEE BigData conference focuses on three main research areas, namely Artificial Intelligence, Machine Learning, and Data Science.

<Bản dịch tiếng Việt>

Chúng tôi rất phấn khích thông báo rằng bài báo nghiên cứu của trung tâm, mang tiêu đề “Hierarchical Uncertainty Aggregation and Emphasis Loss for Active Learning in Object Detection,” đã được chấp nhận để trình bày tại phiên đặc biệt về Học máy (Machine Learning) tại Hội nghị quốc tế IEEE BigData năm 2023 được tổ chức vào tháng 12 tại thành phố Sorrento (Italy).

Về Nghiên Cứu: Đối mặt với thách thức tốn kém trong việc gán nhãn dữ liệu với các bài toán học máy có giám sát, nghiên cứu của chúng tôi đặt tên là HUALE – đề xuất một hướng tiếp cận mới trong lĩnh vực học tập chủ động (Active Learning), giúp cho việc huấn luyện mô hình các mô hình học sâu trở nên hiệu quả và tiết kiệm chi phí. Ý tưởng chính của HUALE là đo lường sự không chắc chắn trong các kết quả dự đoán của mô hình học sâu, từ đó chọn ra được những mẫu chứa nhiều thông tin hữu ích và đáng tin cậy cho quá trình huấn luyện. Thực nghiệm cho thấy, HUALE vượt trội hoàn toàn so với các phương pháp học tập chủ động truyền thống.

Về Hội Nghị IEEE International Conference on Big Data (IEEE BigData):
Với tỉ lệ nghiên cứu được chấp nhận hàng năm là 19.2% (tính đến năm 2022), đây là một trong những hội nghị đầu ngành về lĩnh vực Khai phá và Phân tích dữ liệu (Data Mining & Analysis) theo thống kê của trang về học thuật uy tín Google Scholar với chỉ số h5-index là 53. IEEE BigData được xếp hạng B bởi Hội Khoa Học và Giáo Dục Công Nghệ Thông Tin của khu vực Châu Á – Thái Bình Dương gọi tắt là CORE (The Computing Research and Education Association of Australasia). IEEE BigData tập trung vào 3 lĩnh vực nghiên cứu chính là Trí tuệ nhân tạo (Artificial Intelligence), Học máy (Machine Learning), và Khoa học dữ liệu (Data Science).