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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2016.1
- 수록면
- 245 - 258 (14page)
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본 논문에서는 기계학습과 관련된 다양한 사례들에 대한 연구를 바탕으로 기계학습 응용 및 학습 알고리즘의 성능 개선 방안을 제시한다. 이를 위해 기계학습 기법을 적용하여 결과를 얻어낸 문헌을 자료로 수집하고 학문 분야로 나누어 각 분야에서 적합한 기계학습 기법을 선택 및 추천하였다. 공학에서는 SVM, 의학에서는 의사결정나무, 그 외 분야에서는 SVM이 빈번한 이용 사례와 분류/예측의 측면에서 그 효용성을 보였다. 기계학습의 적용 사례 분석을 통해 응용 방안의 일반적 특성화를 꾀할 수 있었다. 적용 단계는 크게 3단계로 이루어진다. 첫째, 데이터 수집, 둘째, 알고리즘을 통한 데이터 학습, 셋째, 알고리즘에 대한 유의미성 테스트 이며, 각 단계에서의 알고리즘의 결합을 통해 성능을 향상시킨다. 성능 개선 및 향상의 방법은 다중 기계학습 구조 모델링과 +α 기계학습 구조 모델링 등으로 분류한다.
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SAS Institute / Machine Learning: What it is & why it matters
A. L. Samuel / 1959 / Some Studies in Machine Learning Using the Game of Checkers / IBM Journal of Research and Development 3(3)
B. -T. Zhang / 2007 / Next-Generation Machine Learning Technologies / Journal of Computing Science and Engineering 25(3):96~107
Jingu Lee / 2014 / Comparative Study of Various Machine Learning Techniques for Infrasound Signals Associated with Volcanic Eruptions
A. Cannata / 2011 / Clustering and classification of infrasonic events at Mount Etna using pattern recognition technique / Geophysical Journal International 185(1):253~264
A. L. Samuel / 1959 / Some Studies in Machine Learning Using the Game of Checkers / IBM Journal of Research and Development 3(3)
B. -T. Zhang / 2007 / Next-Generation Machine Learning Technologies / Journal of Computing Science and Engineering 25(3):96~107
Jingu Lee / 2014 / Comparative Study of Various Machine Learning Techniques for Infrasound Signals Associated with Volcanic Eruptions
A. Cannata / 2011 / Clustering and classification of infrasonic events at Mount Etna using pattern recognition technique / Geophysical Journal International 185(1):253~264
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