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NTIS 바로가기주관연구기관 | 서강대학교 Sogang University |
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연구책임자 | 양지훈 |
보고서유형 | 최종보고서 |
발행국가 | 대한민국 |
언어 | 한국어 |
발행년월 | 2016-05 |
과제시작연도 | 2015 |
주관부처 | 미래창조과학부 Ministry of Science, ICT and Future Planning |
등록번호 | TRKO201700014092 |
과제고유번호 | 1345237872 |
사업명 | 이공학개인기초연구지원 |
DB 구축일자 | 2017-11-18 |
DOI | https://doi.org/10.23000/TRKO201700014092 |
준지도 학습은 기계 학습의 한 분야로서, 레이블된 데이터와 레이블되지 않은 데이터 모두를 사용하여 모델을 학습한다. 이 방법은 레이블된 데이터만 사용하는 지도 학습에 비해 예측 정확도를 높일 수 있다. 특히 그래프 기반 준지도 학습은, 다른 방법에 비해 높은 예측 정확도 및 여러 장점으로 인하여 많은 주목을 받고 있다. 일반적으로 이 방법은 입력 데이터를 그래프의 형태로 변환하는 그래프 구축 단계와, 구축된 그래프를 입력으로 하여 레이블을 예측하는 레이블 추론 단계로 나뉜다. 그래프 구축을 위해서는 k-최근접 이웃 방법을 가장 많이
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