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NTIS 바로가기대한임베디드공학회논문지 = IEMEK Journal of embedded systems and applications, v.14 no.4, 2019년, pp.207 - 218
김동길 (Gangwon EMbedded Software Cooperative Research Center) , 박용순 (Gangwon EMbedded Software Cooperative Research Center) , 박래정 (Gangneung-Wonju National Univ.) , 정태윤 (Gangneung-Wonju National Univ.)
The purpose of this study is to develop a model that can systematically study the whole learning process of machine learning. Since the existing model describes the learning process with minimum coding, it can learn the progress of machine learning sequentially through the new model, and can visuali...
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핵심어 | 질문 | 논문에서 추출한 답변 |
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머신러닝을 위해 필요한 전처리 과정은? | 머신러닝의 학습 과정은 그림 1에서와 같이 모델 학습에 필요한 데이터를 수집하는 데이터 획득 단계에서 학습에 용이하도록 하나의 포맷으로 통일하고 데이터를 한 곳에 수집하는 것이 필요하다. 이 때 획득된 데이터는 학습, 검증, 테스트로 구분되어 사용된다. | |
머신러닝은 무엇인가? | 인공지능은 컴퓨터가 지능을 가질 수 있도록 만드는 과정을 의미하며, 이를 위한 도구로 머신러닝 (machine learning)이 있다. 머신러닝은 데이터와 알고리즘을 기반으로 컴퓨터가 스스로 예측하는 프로그램으로 정의할 수 있다 [2-6]. | |
머신러닝을 위해 수집한 데이터는 어떻게 사용되는가? | 머신러닝의 학습 과정은 그림 1에서와 같이 모델 학습에 필요한 데이터를 수집하는 데이터 획득 단계에서 학습에 용이하도록 하나의 포맷으로 통일하고 데이터를 한 곳에 수집하는 것이 필요하다. 이 때 획득된 데이터는 학습, 검증, 테스트로 구분되어 사용된다. 다음으로 학습 데이터를 기반으로 한 개 이상의 머신러닝 모델을 구현하는 단계와 검증 데이터를 사용하여 구현된 모델들의 성능을 검증하는 단계가 있다. |
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