- HOME
- 홈페이지 이용안내
논문 기본정보
기계학습 응용 및 학습 알고리즘 성능 개선방안 사례연구
논문 개요
| 기관명 | NDSL |
|---|---|
| 저널명 | 디지털융복합연구 = Journal of digital convergence |
| ISSN | 1738-1916, |
| ISBN |
논문저자 및 소속기관 정보
| 저자(한글) | 이호현,정승현,최은정 |
|---|---|
| 저자(영문) | |
| 소속기관 | |
| 소속기관(영문) | |
| 출판인 | |
| 간행물 번호 | |
| 발행연도 | 2016-01-01 |
| 초록 | 본 논문에서는 기계학습과 관련된 다양한 사례들에 대한 연구를 바탕으로 기계학습 응용 및 학습 알고리즘의 성능 개선 방안을 제시한다. 이를 위해 기계학습 기법을 적용하여 결과를 얻어낸 문헌을 자료로 수집하고 학문분야로 나누어 각 분야에서 적합한 기계학습 기법을 선택 및 추천하였다. 공학에서는 SVM, 의학에서는 의사결정나무, 그 외 분야에서는 SVM이 빈번한 이용 사례와 분류/예측의 측면에서 그 효용성을 보였다. 기계학습의 적용 사례분석을 통해 응용 방안의 일반적 특성화를 꾀할 수 있었다. 적용 단계는 크게 3단계로 이루어진다. 첫째, 데이터 수집, 둘째, 알고리즘을 통한 데이터 학습, 셋째, 알고리즘에 대한 유의미성 테스트 이며, 각 단계에서의 알고리즘의 결합을 통해 성능을 향상시킨다. 성능 개선 및 향상의 방법은 다중 기계학습 구조 모델링과 $+{ alpha}$ 기계학습 구조 모델링 등으로 분류한다. |
| 원문URL | http://click.ndsl.kr/servlet/OpenAPIDetailView?keyValue=03553784&target=NART&cn=JAKO201609562998505 |
| 첨부파일 |
추가정보
| 과학기술표준분류 | |
|---|---|
| ICT 기술분류 | |
| DDC 분류 | |
| 주제어 (키워드) | 기계학습 분류,기계학습 구조,기계학습 모델링,성능 개선,최적화,machine learning classification,machine learning modeling,performance improvement,optimization |