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김태우 (원광대학교) 신광성 (원광대학교)
저널정보
한국정보통신학회 한국정보통신학회 종합학술대회 논문집 한국정보통신학회 2021년도 춘계종합학술대회 논문집 제25권 제1호
발행연도
2021.5
수록면
346 - 347 (2page)

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기계학습을 위한 패턴인식을 위해서는 학습데이터의 양이 많을수록 그 성능이 향상된다. 하지만 일상에서 검출해내야 하는 패턴의 종류 및 정보가 항상 많은 양의 학습데이터를 확보할 수는 없다. 따라서 일반적인 기계학습을 위해 적은 데이터셋을 의미있게 부풀릴 필요가 있다. 본 연구에서는 기계학습을 수행할 수 있도록 데이터를 증강시키는 기법에 관해 연구한다. 적은 데이터셋을 이용^_@span style=color:#999999 ^_# ... ^_@/span^_#^_@a href=javascript:; onclick=onClickReadNode('NODE10566003');fn_statistics('Z354','null','null'); style='color:#999999;font-size:14px;text-decoration:underline;' ^_#전체 초록 보기^_@/a^_#
#전이학습 #데이터증강 #기계학습 #적은 데이터셋

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