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Korean Institute of Information Scientists and Engineers 한국정보과학회 학술발표논문집 한국정보과학회 1992년도 가을 학술발표논문집 제19권 제2호
발행연도
1992.10
수록면
183 - 186 (4page)

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이 논문은 기계학습(Machine Learning)에 대한 기본적 개념을 설명하고 귀납적(inductive)학습 시스템인 R-MINI[HONG 91]의 성능 개선을 위하여 휴리스틱을 보완한 R-MINI^*를 기본으로 하여 자신의 규칙 베이스(Rule-Base)를 적정한 시간과 성능으로 수정하며 유지할 수 있는 적응성 규칙 유지 시스템인 ARM(Adaptive Rule Minimization, Adaptive Rule Manager)에 대한 설계와 구현에 대하여 설명한다. ARM은 데이타 입력에서부터 생성된 규칙 베이스의 저장 관리, 적응 학습(Adaptive Learning)을 통합한 귀납적 기계학습 시스템이다.

목차

요약

1. 개요

2. 예측, 분류, 학습 시스템

3. ARM(Adaptive Rule Minimizer)

4. 결론

참고 문헌

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