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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
김경민 (숭실대학교) 박진호 (숭실대학교)
저널정보
한국차세대컴퓨팅학회 한국차세대컴퓨팅학회 논문지 한국차세대컴퓨팅학회 논문지 제16권 제6호
발행연도
2020.1
수록면
66 - 75 (10page)

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최근 인공지능을 활용한 서비스 고급화는 선택이 아닌 필수가 되었다. 그에 따라 인공지능의 연구도 가속화되어 효율적인 인공지능 연구를 위한 방법 또한 주목 받고 있다. 대표적인 방법으로는 연구 과정에서 효과적으로 실험을 관리할 수 있는 도구를 사용하는 것이다. 기존의 딥러닝 연구는 파편적인 작업 방식을 기반으로 한 협업과 학습 결과 최적화를 위한 반복 작업으로 인해 비효율적이었다. 본 연구는 이러한 문제점을 개선하기 위해 인공지능 분야 중 딥러닝에 초점을 맞추어 편리하고 생산적인 연구 환경을 제공할 수 있는 협업 기반의 딥러닝 실험 관리 도구인 digo ( dig와 go의 합성어로 반복적인 딥러닝 연구를 표현하는 단어를 조합 )를 설계 및 구현하였다. 기계학습 연구자들을 대상으로 실험 및 설문조사를 실시하여 딥러닝 실험 관리 도구의 성능을 검증하였고, 하이퍼 파라미터 자동 최적화 및 학습 결과 시각화 기능의 편의성을 확인하였다.
#기계학습 #시각화 #실험 관리 #협업 #자동 최적화 #딥러닝

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Donald Michie / 1968 / MEMO’Functions And Machine Learning / Nature 218(5136):19~22 google schola Kaiming He / 2016 / Deep Resudual Learning for Image Recognition / IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition(CVPR) :770~778 google schola Gao Huang / 2017 / Densely Connected Convolutional Networks / IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) :4700~4708 google schola Brian Hayes / 2008 / Cloud Computing / Communication of the ACM 51(7):9~11 google schola Tensor Board google schola

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