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[국내논문] 필기숫자 데이터에 대한 텐서플로우와 사이킷런의 인공지능 지도학습 방식의 성능비교 분석
Performance Comparison Analysis of AI Supervised Learning Methods of Tensorflow and Scikit-Learn in the Writing Digit Data 원문보기

한국전자통신학회 논문지 = The Journal of the Korea Institute of Electronic Communication Sciences, v.14 no.4, 2019년, pp.701 - 706  

조준모 (동명대학교 전자공학과)

초록
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최근에는 인공지능의 도래로 인하여 수많은 산업과 일반적인 응용에 적용됨으로써 우리의 생활에 큰 영향을 발휘하고 있다. 이러한 분야에 다양한 기계학습의 방식들이 제공되고 있다. 기계학습의 한 종류인 지도학습은 학습의 과정 중에 특징값과 목표값을 입력으로 가진다. 지도학습에도 다양한 종류가 있으며 이들의 성능은 입력데이터인 빅데이터의 특성과 상태에 좌우된다. 따라서, 본 논문에서는 특정한 빅 데이터 세트에 대한 다수의 지도학습 방식들의 성능을 비교하기 위해 텐서플로우(Tensorflow)와 사이킷런(Scikit-Learn)에서 제공하는 대표적인 지도학습의 방식들을 이용하여 파이썬언어와 주피터 노트북 환경에서 시뮬레이션하고 분석하였다.

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The advent of the AI(: Artificial Intelligence) has applied to many industrial and general applications have havingact on our lives these days. Various types of machine learning methods are supported in this field. The supervised learning method of the machine learning has features and targets as an...

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AI 본문요약
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문제 정의

  • 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.
  • 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].
  • The Decision Tree Classifier is a non-parametric supervised learning method used for classification and regression. The goal is to create a model that predicts the value of a target variable by learning simple decision rules inferred from the data features.
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