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빅데이터의 정규화 전처리과정이 기계학습의 성능에 미치는 영향
Effectiveness of Normalization Pre-Processing of Big Data to the Machine Learning Performance 원문보기

한국전자통신학회 논문지 = The Journal of the Korea Institute of Electronic Communication Sciences, v.14 no.3, 2019년, pp.547 - 552  

조준모 (동명대학교 전자공학과)

초록
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최근, 빅데이터 분야에서는 빅 데이터의 양적 팽창이 주요 이슈로 떠오르고 있다. 더군다나 이러한 빅데이터는 기계학습의 입력값으로 사용되어지고 있으며 이들의 성능을 향상시키기 위해 정규화 전처리가 필요하다. 이러한 성능은 빅데이터 컬럼의 범위나 정규화 전처리 방식에 따라 크게 좌우된다. 본 논문에서는 다양한 종류의 정규화 전처리 방식과 빅데이터 컬럼의 범위를 조절하면서 서포트벡터머신(SVM)의 기계학습방식에 적용함으로써 더욱 효과적인 정규화 전처리 방식을 파악하고자 하였다. 이를 위하여 파이썬언어와 주피터 노트북 환경에서 기계학습을 수행하고 분석하였다.

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

Recently, the massive growth in the scale of data has been observed as a major issue in the Big Data. Furthermore, the Big Data should be preprocessed for normalization to get a high performance of the Machine learning since the Big Data is also an input of Machine Learning. The performance varies b...

주제어

#인공 지능   #기계 학습   #빅 데이터   #전처리   #성능 평가  

표/그림 (6)

AI 본문요약
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문제 정의

  • After a better understanding of the strengths and limitations of each method, the possibility of integrating two or more algorithms together to solve a problem should be investigated. The objective is to utilize the strengths of one method to complement the weaknesses of another. If we are only interested in the best possible classification accuracy, it might be difficult or impossible to find a single classifier that performs as well as a good ensemble of classifiers[4-5].
  • So the world wide research is underway in many universities, companies and research facilities. The researches are related to the supervised and unsupervised learning methods as well as the field of the deep learning. Some methods classifies network of given patterns is a form of learning from observation.
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