| 연구목표 |
본 연구의 궁극적 목표는 데이터의 한계를 뛰어넘는 기계학습 기술 개발이다. 본 연구는 고품질 데이터를 확보하지 못한 상황에서도 자동화 된 데이터 선별 및 강조 기술, 데이터 가치에 기반을 둔 기계학습 알고리즘 개발을 통해 기계학습 분야의 데이터 장벽을 없애고, 보다 경제적이고 효율적인 기계학습 분야 발전을 이끄는 것을 목표로 한다. 이 목표를 위해 가공되지... |
| 연구내용 |
자동화 된 데이터 가치 평가 기법 개발: 기존에 사람의 판단에 의존했던 데이터 가치 평가의 완벽한 자동화를 이루기 위해 수학적으로 잘 정의 된 데이터 가치 평가 기준을 도입하고, 각각의 데이터 포인트 가치를 효율적으로 계산하기 위한 데이터 가치 정량화 알고리즘을 제시한다.뉴럴넷 학습 다이나믹을 활용한 데이터 분류 체계 개발: 데이터 가치평가를 위한 계산량을... |
| 기대효과 |
- 효율적 인공지능 기술 개발에 수학적 기반 제공: 본 연구는 기계학습 개발에 정보이론에 기반을 둔 데이터 가치 정량화 기법을 도입하여 기존에 모호하게만 여겨진 데이터 가치에 관한 수학적 정량화 기법을 제시하고, 이를 토대로 자동화 된 데이터 가공 기술을 개발한다.- 데이터로 인한 기계학습의 진입 장벽을 낮춤: 본 연구에서는 자동화 된 데이터 가치 평가 및... |
| 키워드 |
미가공 미분류 데이터,자동화 된 데이터 가치 평가 기술,데이터 가치 강조 학습,뉴럴넷 학습 다이나믹,도메인 |