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[국내논문] 강화학습에 기초한 지능형 웹 검색의 과잉적합 감소방안
Overfitting Reduction of Intelligence Web Search based on Enforcement Learning 원문보기

한국인터넷방송통신·TV학회논문지 = The Journal of The Institute of Webcasting, Internet Television and Telecommunication, v.9 no.3, 2009년, pp.25 - 30  

한송이 (을지대학교 의료전산학전공) ,  정용규 (을지대학교 의료전산학전공)

초록
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강화학습을 통한 지능형시스템은 게임, 웹 검색 등 많은 분야에서 연구되고 있다. 좋은 훈련 모델은 훈련데이터에도 적합해야 하며 이전에 접해 보지 못한 레코드들도 정확하게 분류되어야 한다. 훈련 데이터에 잘 맞는 모델은 과인적합 되어서 좋지 못한 일반화의 오류를 가질 수 있다. 어떤 분야에서도 이런 과잉적합은 피할 수 없는 문제이며 과잉적합을 방지하는 연구는 필요하다. 본 논문에서는 과잉적합을 감소시키기 위한 방법으로 자연계의 모델인 엔트로피와 돌연변이를 웹 검색에 적용하여 제시한다. 학습과정은 엔트로피의 변화량으로 설명될 수 있고, 자연계의 적자로 생존할 수 있는 돌연변이 현상은 데이터마이닝에서 엔트로피의 인위적 발생으로 설명될 수 있다. 즉, 최대 엔트로피를 주기적으로 발생시키는 방안을 본 논문에서 제시한다. 훈련데이터의 최대 엔트로피 모델은 지능형 웹 검색의 주기적 일반화 강화과정이라고 볼 수 있다.

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

Recent days intellectual systems using reinforcement learning are being researched at various fields of game and web searching applications. A good training models are called to be fitted with trainning data and also classified with new records accurately. A overfitted model with training data may p...

Keyword

#강화학습   #웹검색   #과잉적합   #엔트로피  

AI 본문요약
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문제 정의

  • 웹 검색에서도 비슷한 문제가 야기되는데, 이는 웹 검색이 다양한 사전지식이 필요하며 현실적으로 이를 고려하지 못한 원인에 기인한다. 본 논문에서는 이런 과잉적합의 문제를 엔트로피를 이용하여 감소하는 방안을 제시한다. 훈련데이터에 주기적으로 최대 엔트로피를 강제로 줌으로써 복잡도를 인위적으로 높여 과잉적합을 방지하는 방안이다.
  • 본 논문에서는 이런 과잉적합의 문제를 엔트로피를 이용하여 감소하는 방안을 제시한다. 훈련데이터에 주기적으로 최대 엔트로피를 강제로 줌으로써 복잡도를 인위적으로 높여 과잉적합을 방지하는 방안이다.
  • 식(10)을 이용하여 최대 엔트로피 모델을 훈련데이터 주기적으로 줌으로써 복잡도를 증가시킨다. 다시 말해 강화학습을 이용한 웹 검색의 시험 오류율은 낮아지게 되는 주기적 최대 엔트로피 강화방법을 실험 및 검증하고 있으며 이를 본 논문에서 제안한다.
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질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
웹 검색 에이전트는 어떻게 문서를 찾는가? 웹 검색 문제는 문제의 특성상 강화 학습과 밀접한 관련이 있다. 웹 검색 에이전트는 여러 웹 페이지를 링크를 따라 이동하며 목적하는 문서를 찾는다. 즉 각 웹 페이지는 상태(state), 웹 페이지 내부의 링크는 행동(action)에 각각 대응되고 목적하는 웹 페이지에 도달했을 경우 보상(reward)를 받는 것에 대응되게 된다.
강화 학습이란 무엇인가? 강화 학습은 주어진 환경과의 상호 작용을 통하여 받는 보답의 합을 극대화하기 위한 각 상태에서의 최적행위 책략을 배우는 것이다. 강화 학습에서 사용되고 있는 agent 는 학습을 하는 개체로서, 행위(a)를 통해 환경과 상호 작용을 하며 환경으로부터 보답 신호를 받고, 환경 (environment)은 agent 가 상호 작용하는 것으로 agent 에 임의로 바뀌지 않는다.
엔트로피의 법칙이란 무엇인가? 자연 현상은 관리를 제대로 하고자 하는 노력을 하지 않고 그대로 내버려 두면 모든 것이 잘 정돈되어 있던 질서상태에서 무질서한 상태로 진행된다. 이런 현상을 물리학적 용어로 엔트로피의 법칙이라고 부른다.
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참고문헌 (12)

  1. 김정인, 엔트로피를 이용한 다개체 로봇 시스템의 자율 그룹핑 방법에 관한 연구, 건국대학교 석사 논문, 2007. 

  2. 차종환, 연속 상태 및 행위 공간에 대한 영역 Q-학습기법 연구, 석사학위논문, 2001. 

  3. 김상헌, 정재영, 윤학수, 박민욱, 김과형 "강화학습을 사용한 실시간 이동 물체 추적에 관한 연구" 한국퍼지 및 지능 시스템학회 추계학술대회 학술발표논문집, 2003 

  4. 권기덕, 효율적인 멀티 에이전트 강화학습을 위한 나이브베이지안 기반 상대 정책 모델, 박사학위논문,2008 

  5. 이승준, 장병탁 "강화학습을 사용한 개인화된 웹 검색" 한국퍼지 및 지능시스템학회 학술발표논문집, 2001. 

  6. 정태진, 강화학습을 이용한 웹 정보 검색, 서울대학교 석사 논문, 2002 

  7. Ron Kohavi, Dan Sommerfideld ''Feature Subset Selection using Wrapper Method: Overfitting and Dynamic Search Space Topology, AAAI, 1995 

  8. Ian H. Witten, Frank Eibe, "Data Mining: Practical Machine Learning Tools and Techniques", Morgan Kaufmann, 2000 

  9. C. E. Shannon, "A Mathematical Theory of Communications," Bell System Technical Journal, 1948, pp.623-656 

  10. 장정호, 장병탁, 김영택, "최대 엔트로피 기반 문서 분류기 학습" 한국정보과학회 학술 발표논문집, 1999 

  11. Pang-Ning Tan, Michael Steinbach, Vipin Kumar, "Introduction to Datamining", Addison-Wesley, 2005 

  12. 박성배, 장병탁 "최대 엔트로피 모델을 이용한 텍스트 단위화 학습" 한글 및 한국어정보처리학술대회, 2001 

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