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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
저널정보
중소기업융합학회 융합정보논문지 융합정보논문지 제8권 제1호
발행연도
2018.1
수록면
201 - 206 (6page)

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최근 인공지능을 구현하기 위한 기술들이 보편화되면서 특히, 기계 학습이 폭넓게 사용되고 있다. 기계 학습은 대량의 데이터를 수집하고 일괄적으로 처리하며 최종 조치를 취할 수 있는 통찰력을 제공하나, 작업의 효과가 즉시 학습 과정에통합되지는 않는다. 본 연구에서는 비즈니스의 큰 이슈로서 실시간 데이터 분석의 성능을 개선하기 위한 적응형 학습 모델을 제안하였다. 적응형 학습은 데이터세트의 복잡성에 적응하여 앙상블을 생성하고 알고리즘은 샘플링 할 최적의 데이터포인트를 결정하는데 필요한 데이터를 사용한다. 6개의 표준 데이터세트를 대상으로 한 실험에서 적응형 학습 모델은 학습시간과 정확도에서 분류를 위한 단순 기계 학습 모델보다 성능이 우수하였다. 특히 서포트 벡터 머신은 모든 앙상블의 후단에서 우수한 성능을 보였다. 적응형 학습 모델은 시간이 지남에 따라 다양한 매개변수들의 변화에 대한 추론을 적응적으로업데이트가 필요한 문제에 폭넓게 적용될 수 있을 것으로 기대한다.
#Adaptive Learning #Machine Learning #Nearest Neighbor Algorithm #Stream Analytics #Artificial Intelligence

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R. Curran / TechRadarTM: Artificial Intelligence Technologies, Q1 2017 / Forrester Research google schola 구진희 / 2017 / 사물인터넷 환경에서 제품 불량 예측을 위한 기계 학습 모델에 관한 연구 / 융합정보논문지 7(1):55~60 dbpia Y. Zeng / 2017 / Online Adaptive Machine Learning Based Algorithm for Implied Volatility Surface Modeling / arXiv preprint arXiv : 1706.01833 google schola Tom M. Mitchell. / 1997 / Machine Learning / McGraw-Hill Education google schola PG. Madhavan / ADAPTIVE Machine Learning google schola

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