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NTIS 바로가기주관연구기관 | 동서대학교 DongSeo University |
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연구책임자 | 이석호 |
보고서유형 | 최종보고서 |
발행국가 | 대한민국 |
언어 | 한국어 |
발행년월 | 2022-06 |
과제시작연도 | 2022 |
주관부처 | 교육부 Ministry of Education |
과제관리전문기관 | 한국연구재단 National Research Foundation of Korea |
등록번호 | TRKO202300007547 |
과제고유번호 | 1345351261 |
사업명 | 이공학학술연구기반구축 |
DB 구축일자 | 2023-09-19 |
키워드 | 딥러닝.소량 데이터.영상인식.생성모델.비정상데이터검출.Deep Learning.Few Label Data.Image recognition.Generative Model.Anomaly Detection. |
□ 연구개발 목표 및 내용
○ 최종 목표
본 연구는 적은 양의 데이터(소량 데이터)로도 학습이 가능한 새로운 딥러닝 기반의 인공지능(머신러닝) 알고리즘의 개발을 목표로 함. 많은 레이어(Layer)를 심층으로 쌓은 심층신경망을 학습시킬 때 보통 많은 양의 데이터를 가지고 학습시키는 것과 달리 소량의 레이블 데이터로 학습시키는 알고리즘을 소량 레이블 데이터 기반의 딥러닝 알고리즘이라고 정의한다. 본 연구에서는 이러한 연구를 수행하여 소량 데이터 기반의 학습이 가능한 딥러닝 알고리즘의 개발에 의해 인공지능 기술이 데이터가 많
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