오세웅

개요

오세웅(Sewoong Oh)은 워싱턴 대학교(University of Washington) Paul G. Allen 컴퓨터과학·공학부 교수입니다(2019년 합류). 머신러닝의 이론적 기초, 특히 프라이버시 보호·강건·안전한 머신러닝과 데이터 중심 AI를 연구합니다.

업적

차등 프라이버시(differential privacy), 강건 통계, 데이터 중심 AI 분야에서 다수의 NeurIPS·COLT·ICML 논문을 발표했습니다. 고차원에서의 강건·차등 프라이버시 평균 추정, 역전파 없는 LLM 프라이빗 미세조정(DPZero) 등 프라이버시와 학습 효율을 동시에 다루는 연구가 특징입니다.