최소 단어 이상 선택하여야 합니다.
최대 10 단어까지만 선택 가능합니다.
다음과 같은 기능을 한번의 로그인으로 사용 할 수 있습니다.
NTIS 바로가기주관연구기관 | 서울과학기술대학교 |
---|---|
연구책임자 | 김민영 |
보고서유형 | 최종보고서 |
발행국가 | 대한민국 |
언어 | 한국어 |
발행년월 | 2019-06 |
과제시작연도 | 2018 |
주관부처 | 과학기술정보통신부 Ministry of Science and ICT |
등록번호 | TRKO201900021382 |
과제고유번호 | 1711076934 |
사업명 | 개인기초연구(과기정통부)(R&D) |
DB 구축일자 | 2020-05-16 |
키워드 | 컴퓨터비전.기계학습.인공지능.반감독학습.희소적 학습.예측모델.분류/결과예측.커널 학습.특징 학습. |
□ 연구개요
본 과제에서는 이전 과제에서 연구한 제약된 반감독 학습 기법을 입력 데이터의 특징 학습에 적용한다. 특징 학습은 다수의 입력 데이터중 출력값을 예측하기에 가장 분별력이 있는 특징을 찾아내는 것으로, 해당 문제 도메인에서 발견되는 배경 지식이나 많은 양의 감독되지 않은 데이터를 효과적을 이용하는 알고리즘을 연구할 것이다. 다양한 분야의 예측문제에서 제안된 알고리즘을 적용하여 예측 정확도를 더 향상시키는 것이 목표이다.
□ 연구 목표대비 연구결과
본 과제에서는 다음 7가지의 데이터 분석 방법으로 실제
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.