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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2018.1
- 수록면
- 205 - 212 (8page)
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고성능 CPU/GPU의 개발과 심층신경망 등의 인공지능 알고리즘, 그리고 다량의 데이터 확보를 통해 기계학습이 다양한 응용 분야로 확대 적용되고 있다. 특히, 사물인터넷, 사회관계망서비스, 웹페이지, 공공데이터로부터 수집된 다량의 데이터들이 기계학습의 활용에 가속화를 가하고 있다. 기계학습을 위한 학습 데이터세트는 응용 분야와 데이터 종류에 따라 다양한 형식으로 존재하고 있어 효과적으로 데이터를 처리하고 기계학습에 적용하기에 어려움이 따른다. 이에 본 논문은 표준화된 절차에 따라 기계학습을 위한 학습 데이터세트를 구축하기 위한 방안을 연구하였다. 먼저 학습 데이터세트가 갖추어야할 요구사항을 문제 유형과 데이터 유형별로 분석하였다. 이를 토대로 기계학습 활용을 위한 학습 데이터세트 구축에 관한 참조모델을 제안하였다. 또한 학습 데이터세트 구축 참조모델을 국제 표준으로 개발하기 위해 대상 표준화 기구의 선정 및 표준화 전략을 제시하였다.
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참고문헌 (4)
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O. Y. Al-Jarrah / 2015 / Efficient machine learning for big data: A review / Big Data Research 2(3):87~93
T. Bertin-Mahieux / 2011 / The Million Song Dataset / Proceedings of the 12th International Society for Music Information Retrieval Conference 2(9):591~596
S. J. Raudys / 1991 / Small sample size effects in statistical pattern recognition:Recommendations for practitioners / IEEE Transactions on Pattern Analysis & Machine Intelligence 13(3):252~264
T. Fushiki / 2011 / Estimation of prediction error by using K-fold cross-validation / Statistics and Computing 21(2):137~146
T. Bertin-Mahieux / 2011 / The Million Song Dataset / Proceedings of the 12th International Society for Music Information Retrieval Conference 2(9):591~596
S. J. Raudys / 1991 / Small sample size effects in statistical pattern recognition:Recommendations for practitioners / IEEE Transactions on Pattern Analysis & Machine Intelligence 13(3):252~264
T. Fushiki / 2011 / Estimation of prediction error by using K-fold cross-validation / Statistics and Computing 21(2):137~146
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