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NTIS 바로가기주관연구기관 | 한국생산기술연구원 Korea Institute of Industrial Technology |
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연구책임자 | 김동일 |
참여연구자 | 윤주성 , 구정인 |
보고서유형 | 최종보고서 |
발행국가 | 대한민국 |
언어 | 한국어 |
발행년월 | 2017-02 |
과제시작연도 | 2016 |
주관부처 | 미래창조과학부 Ministry of Science, ICT and Future Planning |
등록번호 | TRKO201700003167 |
과제고유번호 | 1711047236 |
사업명 | 한국생산기술연구원연구운영비지원 |
DB 구축일자 | 2017-09-20 |
키워드 | 데이터마이닝.머신러닝.딥러닝.학습 복잡도.준지도 학습.제조.품질.예측.가상계측.스마트공장.Data mining.machine learning.deep learning.training complexity.semi-supervised learning.manufacturing.quality.prediction.virtual metrology.smart factory. |
DOI | https://doi.org/10.23000/TRKO201700003167 |
개발의 목표
○ 대용량 데이터의 효율적 학습을 위한 학습 복잡도 감소 방법론 연구
- 학습 데이터 선택에 따른 모델의 효율적 학습 방법론 개발
- 학습 효율성을 증대시킴과 동시에 일반화 성능 유지
○ 현장 데이터 분석 능력 강화를 위한 Semi-Supervised 학습 방법론 연구
- Unlabeled 데이터를 학습하여 일반화 성능 강화하는 학습 방법론 개발
- 모델 성능 강화 동시에 학습 복잡도 감소
개발내용 및 결과
○ 학습 복잡도 감소 알고리즘
- 내용 : 학습 복잡도 감
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