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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
김명종 (동서대학교) 강대기 (동서대학교)
저널정보
한국정보통신학회 한국정보통신학회논문지 한국정보통신학회논문지 제14권 제1호
발행연도
2010.1
수록면
63 - 69 (7page)

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최근 기계학습 분야에서 분류자의 정확도 개선을 위하여 제안된 다양한 방법들 중 가장 큰 주목을 받고 있는 학습방법 중 하나는 앙상블 학습이다. 그러나 앙상블 학습은 의사결정트리와 같이 불안정한 학습 알고리즘의 성과 개선 효과는 탁월한 반면, 인공신경망과 같이 안정적인 학습알고리즘의 성과 개선 효과는 응용 분야와 구현 방법에 따라 서로 상반된 결론들을 보여주고 있다. 본 연구에서는 국내 기업의 부실화 예측문제를 활용하여 인종신경망 분류자 및 대표적 앙상블 학습기법인 부스팅 분류자를 적용한 결과 앙상블 학습은 기업부실 예측문제에 있어 전통적 인공신경망의 성과를 개선할 수 있음을 검증하였다.
#부스팅 #인공신경망 #기업부실예측 #Boosting #Neural Networks #Bankruptcy Prediction

목차

요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 앙상블 학습
Ⅲ. 연구 설계
Ⅳ. 연구 결과
Ⅴ. 결론 및 향후 연구 방향
참고문헌

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