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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
김영인 (충남대학교) 박정희 (충남대학교)
저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers Journal of KIISE Journal of KIISE Vol.43 No.6
발행연도
2016.6
수록면
718 - 723 (6page)

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스트리밍 데이터 분석에서 개념 변화가 일어나는 시점을 정확히 탐지하는 것은 분류 모델의 성능을 유지하는 데 있어서 매우 중요한 작업이다. 오류율은 스트리밍 데이터에서 개념 변화 탐지를 위해 많이 사용되는 척도이다. 그러나 0과 1로 이루어진 이진 값만으로 예측 결과를 묘사하는 것은 분류 모델의 행동 패턴을 나타내는 유용한 정보의 손실을 초래할 수 있다. 이 논문에서는 오류율을 이용하는 대신에 확률 예측치를 사용하여 분류기의 성능 패턴을 묘사하고 급격한 변화를 탐지하는 효과적인 개념 변화 탐지 방법을 제안한다. 합성데이터와 실제 스트리밍 데이터를 이용한 실험 결과는 제안한 방법이 개념 변화 시점을 탐지하는데 뛰어난 성능을 가짐을 보여준다.
#개념 변화 탐지 #확률 예측치 #스트리밍 데이터 #적응적 점층 학습 #concept drift detection #probability estimates #streaming data #adaptive incremental learning

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 관련 연구
3. 제안 방법
4. 실험 결과
5. 결론
References

참고문헌 (19)

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[학술지(정기간행물)] - J. Gama / 2014 / A survey on concept drift adaptation / ACM computer surveys 46 (4) : 1 ~ 37 google schola [학술대회논문] - J. Gama / 2004 / Learning with drift detection / Proc. of SBIA Brazilian Symposium on Artificial Intelligence : 66 ~ 112 google schola [학술대회논문] - M. Baena-Garcia / 2006 / Early drift detection method / Proc. of ECML PKDD 2006 Workshop on Knowledge Discovery from Data Streams google schola [학술지(정기간행물)] - G. Ross / 2012 / Exponentially weighted moving average charts for detecting concept drift / Pattern recognition letters 33 (2012) : 191 ~ 198 google schola [학술대회논문] - D. Kifer / 2004 / Detecting changes in data streams / Proc. of the 30th VLDB conference : 180 ~ 191 google schola

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