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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
조민호 (중원대학교)
저널정보
한국전자통신학회 한국전자통신학회 논문지 한국전자통신학회 논문지 제18권 제2호
발행연도
2023.4
수록면
299 - 304 (6page)

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인공지능 기법 중에서 딥러닝은 많은 곳에서 사용되어 효과가 입증된 모델이다. 하지만, 딥러닝 모델이 모든 곳에서 효과적으로 사용되는 것은 아니다. 이번 논문에서는 회귀분석과 딥러닝 모델의 비교를 통하여 딥러닝 모델이 가지는 한계점을 보여주고, 딥러닝 모델의 효과적인 사용을 위한 가이드를 제시하고자 한다. 추가로 딥러닝 모델의 최적화를 위해 사용되는 다양한 기법 중, 많이 사용되는 데이터 정규화와 데이터 셔플링 기법을 실제 데이터를 기반으로 비교 평가하여 딥러닝 모델의 정확성과 가치를 높이기 위한 기준을 제시하고자 한다.
#인공지능 신경망 #기계학습 # 딥러닝 #모델최적화 #artificial intelligence #machine learning #neural network #deep learning #model optimization

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