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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2013.10
- 수록면
- 989 - 998 (10page)
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최근 산/학계에서 주목받고 있는 빅 데이터는 정의상 한꺼번에 자료를 메모리에 올려 분석할 수 없기 때문에 기존의 데이터마이닝 시대에 개발된 일괄처리 (batch processing) 방식의 알고리즘을 적용할 수 없게 된다. 따라서 가장 시급히 해결해야 하는 문제는 기존의 여러 가지 기계학습방법을 빅 데이터에 적용할 수 있도록 분산처리 (distributed processing)를 수행하는 적절한 알고리즘을 개발하는 것이라 볼 수 있다. 본 논문에서는 분류문제에서 각광받는 지지벡터기계 (support vector machines)의 여러 알고리즘을 살펴보고자 한다. 특히 빅 데이터 분류문제에 유용할 것으로 예상되는 온라인 타입 알고리즘과 병렬처리 알고리즘에 대하여 소개하고, 이러한 알고리즘들의 성능 및 장단점을 선형분류에 대한 모의실험을 통해서 살펴본다.
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참고문헌 (17)
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1. [학술지(정기간행물)] - Bordes, A. / 2008 / SGD-QN : Careful quasi-Newton stochastic gradient descent / Journal of Machine Learning Research 10 : 1737 ~ 1754
2. [학술지(정기간행물)] - Bottou, L. / 2008 / The tradeoffs of large scale learning / In Advances in Neural Information Processing Systems 20 : 161 ~ 168
3. [학술지(정기간행물)] - Boyd, S. / 2010 / Distributed optimization and statistical learning via the alternating direction method of multipliers / Foundations and Trendsr in Machine Learning 3 : 1 ~ 122
4. [학술지(정기간행물)] - Cortes, C. / 1995 / Support vector networks / Machine Learning 20 : 273 ~ 297
5. [학술지(정기간행물)] - Duchi, J. / 2009 / Efficient online and batch learning using forward-backward splitting / Journal of Machine Learning Research 10 : 2873 ~ 2898
2. [학술지(정기간행물)] - Bottou, L. / 2008 / The tradeoffs of large scale learning / In Advances in Neural Information Processing Systems 20 : 161 ~ 168
3. [학술지(정기간행물)] - Boyd, S. / 2010 / Distributed optimization and statistical learning via the alternating direction method of multipliers / Foundations and Trendsr in Machine Learning 3 : 1 ~ 122
4. [학술지(정기간행물)] - Cortes, C. / 1995 / Support vector networks / Machine Learning 20 : 273 ~ 297
5. [학술지(정기간행물)] - Duchi, J. / 2009 / Efficient online and batch learning using forward-backward splitting / Journal of Machine Learning Research 10 : 2873 ~ 2898
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