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NTIS 바로가기한국전자통신학회 논문지 = The Journal of the Korea Institute of Electronic Communication Sciences, v.14 no.4, 2019년, pp.775 - 780
Techniques for predicting the future can be categorized into statistics-based and deep-run-based techniques. Among them, statistic-based techniques are widely used because simple and highly accurate. However, working-level officials have difficulty using many analytical techniques correctly. In this...
핵심어 | 질문 | 논문에서 추출한 답변 |
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통계적 예측 기법의 장점은 무엇인가? | 이러한 통계적 예측 기법은 딥러닝을 포함한 인공지능의 기법보다 빠르고 간단하게 좋은 결과를 얻을 수 있다는 장점이 있다[6]. 하지만, 이것을 사용하고자 하는 사람에게는 많은 분석 기법의 종류가 큰 부담이 된다. | |
서포트벡터머신을 사용한 분석방법 3가지는 무엇인가? | 서포트벡터머신을 사용한 분석은 방법에 따라서 3 가지로 분리할 수 있다. “radial 방법”,“linear 방법”, 그 리고 “Polynomial방법”이다. 3가지 방법 모두가 주어 진 환경에 따라 조금씩 다른 결과를 보여줄 수 있다. | |
랜덤 포레스트란 무엇인가? | 통계적 예측기법에서 부각되는 기법중의 하나가 랜 덤포레스트이다. 랜덤 포레스트는 배깅(Bagging), 부 스팅(Boosting)과 함께 앙상블기법을 적용한 대표적 인 분석기법이다. 앙상블은 주어진 자료로부터 예측모 형을 여러 개의 만들고 이것을 결합하여 최종적인 예 측모형을 만드는 방법을 통칭하는 개념이다. |
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