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논문 기본 정보

자료유형
학술대회자료
저자정보
김정훈 (경희대학교) 권오병 (경희대학교)
저널정보
대한산업공학회 대한산업공학회 춘계공동학술대회 논문집 2021년 대한산업공학회 춘계공동학술대회 논문집 [2개 학회 공동주최]
발행연도
2021.6
수록면
2,543 - 2,546 (4page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2021

분류 알고리즘의 비용 효율적 구축을 위한 데이터셋 해석기 개발
김정훈 ,  권오병 한국경영과학회 학술대회논문집 2021.06 학술대회자료
분류 알고리즘의 비용 효율적 구축을 위한 데이터셋 해석기 개발
김정훈 ,  권오병 대한산업공학회 춘계공동학술대회 논문집 2021.06 학술대회자료

초록· 키워드

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데이터셋의 도메인에 따라 적합한 모형을 결정하는 것은 쉬운 일이 아니며, 가능하더라도 모형비교 및 선택을 위해 반복적 실험을 하거나, 경험에 의존한 실험이 진행된다. 즉, 새로운 인공지능 알고리즘을 만들거나, 선정하는 것은 전문성과 비용이 소모되는 작업이다. 이에 본 연구의 목적은 데이터 셋의 특성을 해석하고 그에 따라 가장 적합한 분류 알고리즘을 신속하게 결정해주는 방법을 제안하는 것이다. 이를 위해 UCI Machine Learning Repository 와 Kaggle 에서 제공하는 벤치마크 데이터셋 14종으로부터 대표적인 데이터셋 특성 13가지를 추출하고, 7가지 분류 알고리즘을 선정하고, 데이터셋의 각 특성에 따라 각 분류 알고리즘의 성능이 어떻게 변하는지를 파악한다. 본 연구의 결과 데이터셋 특성에 따라 우선적으로 고려해야하는 분류 알고리즘이 상이하게 나타났다. 이를 토대로 학습과 모형 비교 및 최적화에 소요되는 컴퓨팅 자원의 낭비를 유의하게 감축하는 분류 알고리즘 추천이 가능할 것이다.

목차

Abstract
1. 서론
2. 데이터셋 특성
3. 데이터 수집 방법
4. 결론
5. Acknowledfgement
6. 참고문헌

참고문헌 (0)

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