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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
이선복 (이화여자대학교)
저널정보
이화여자대학교 교육과학연구소 교육과학연구 교육과학연구 제53집 제3호
발행연도
2022.9
수록면
1 - 43 (43page)
DOI
10.15854/jes.2022.09.53.3.1

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최근 기계학습과 정보통신기술의 발달로 인해 예측모형의 정확도가 크게 향상되었다. 이에 따라 교육 분야를 포함한 사회과학 전반에 걸쳐 지도학습에 기반한 예측모형에 관한 관심이 점차 높아지고 있다. 이 논문의 목적은 지도학습을 처음 접하는 사회과학 분야 연구자들에게 지도학습의 기본개념과 이론적 틀을 소개하는 것이다. 이를 위해 이 논문은 다음과 같은 핵심 주제를 중심으로 지도학습을 소개하고자 하였다. 첫째, 지도학습은 전통적인 최적화 문제로 정의된다. 둘째, 지도학습의 가장 큰 과제는 데이터로부터 일반화 가능한 관계나 패턴만을 학습하여 학습된 관계나 패턴이 새로운 데이터에도 잘 적용될 수 있도록 하는 것이다. 셋째, 최적의 예측모형이란 예측모형을 사용해서 이루고자 하는 목적과 관련지어서만 의미 있게 정의될 수 있다. 이러한 핵심 주제를 중심으로 이 논문에서는 기계학습의 정의, 인공지능에서 학습의 필요성, 통계적 학습이론, 지도학습의 다양한 성능평가지표, 앙상블 방법, 클래스 불균형 데이터, 지도학습의 학습과정, 표현학습을 소개하였다. 논의에서는 지도학습에 기반한 예측모형을 교육 분야 연구에 적용할 수 있는 방법과 한계점에 대해 논의하였다.
#기계학습 #지도학습 #예측모형 #딥러닝 #성능평가 #Machine learning #supervised learning #predictive models #deep learning #performance metrics

목차

요약
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 지도학습의 이해
Ⅲ. 논의
참고문헌
ABSTRACT

참고문헌 (0)

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