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Soo-tai Nam (Pusan National University) Seong-yoon Shin (Kunsan National University) Chan-yong Jin (Wonkwang University)
저널정보
한국정보통신학회 한국정보통신학회 종합학술대회 논문집 한국정보통신학회 2019년도 추계종합학술대회 논문집 제23권 제2호
발행연도
2019.10
수록면
279 - 282 (4page)

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기계학습이란 데이터를 기반으로 한 컴퓨터를 학습시켜 컴퓨터 스스로 데이터의 경향성을 파악하게 하여 새로운 입력 데이터의 출력을 예측하도록 하는 알고리즘이다. 기계학습은 크게 지도학습, 비지도학습, 강화학습으로 나눌 수 있다. 지도학습은 데이터에 대한 레이블이 주어진 상태로 기계를 학습시키는 방법이다. 즉, 데이터 및 레이블의 쌍을 통해 해당 시스템의 함수를 추론하는 방법으로 새로운 입력 데이터에 대해서 추론한 함수를 이용하여 결과를 예측한다. 그리고 예측하는 결과 값이 연속 값이면 회귀분석, 예측하는 결과 값이 이산 값이면 분류로 사용된다. 선행연구를 바탕으로, 공개 아이리스 데이터 셋을 통해 알고리즘을 검증하고자 한다. 또한 검증된 알고리즘을 바탕으로 새로운 데이터 셋을 이용하여 알고리즘의 예측력을 확인하고자 한다.
#Classification #Data mining #Machine learning #Regression analysis #Supervised learning

목차

요약
ABSTRACT
Ⅰ. INTRODUCTION
Ⅱ. RESEARCH METHOD
Ⅲ. DATA MINING AND RESULTS
References

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