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Korean Institute of Information Scientists and Engineers 한국정보과학회 학술발표논문집 한국정보과학회 2004년도 봄 학술발표논문집 제31권 제1호(B)
발행연도
2004.4
수록면
541 - 543 (3page)

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이 논문의 연구 히스토리 (4)

2005

능동적 학습을 위한 군집화 기반의 다양한 복수 문의 예제 선정 방법
강재호 ,  류광렬 ,  권혁철 지능정보연구 2005.06 학술저널
능동적 학습을 위한 군집화 기반 복수 문의 예제 선정
강재호 ,  류광렬 ,  권혁철 한국지능정보시스템학회 학술대회논문집 2005.05 학술대회자료

2004

능동적 학습을 위한 복수 문의예제 선정
강재호 ,  류광렬 한국정보과학회 학술발표논문집 2004.04 학술대회자료

2003

군집화 기법을 이용한 능동적 학습의 최초학습예제 선정
강재호 ,  류광렬 한국정보과학회 학술발표논문집 2003.10 학술대회자료

초록· 키워드

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능동적 학습(active learning)은 제한된 시간과 인력으로 가능한 정확도가 높은 분류기(classifier)를 생성하기 위하여, 훈련집합에 추가할 예제 즉 문의예제(query example)의 선정과 확장된 훈련집합으로 다시 학습하는 과정을 반복하여 수행한다. 능동적 학습의 핵심은 사용자에게 카테고리(category) 부여를 요청할 문의예제를 선정하는 과정에 있다. 효과적인 문의예제를 선정하기 위하여 다양한 방안들이 제안되었으나, 이들은 매 문의단계마다 하나의 문의예제를 선정하는 경우에 가장 적합하도록 고안되었다. 능동적 학습이 복수의 예제를 사용자에게 문의할 수 있다면, 사용자는 문의예제들을 서로 비교해가면서 작업할 수 있으므로 카테고리 부여작업을 보다 빠르고 정확할 수 있어 전반적인 학습기산의 단축에 큰 도움이 될 것이다 ... 전체 초록 보기

목차

요약

1. 서론

2. 예제간 유사도를 고려한 복수 문의예제 선정 방안

3. 실험 결과

4. 관련 연구

5. 결론 및 향후 연구

6. 참고문헌

참고문헌 (0)

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