다중 사용자 태깅 행동 모방 기반의 강화학습을 사용한 이미지 라벨링 시스템

전문가의 행동을 모방하여 학습하는 방법으로, 본 연구에서는 전문가가 수행하는 이미지 라벨링 패턴을 학습하여 이를 자동화된 시스템으로 구현하는 기법을 의미한다.

연구 결과, R-CNN 기반 모방학습기가 라벨링을 수행하되 확신도가 낮거나 데이터가 부족한 경우에만 전문가가 재분류하여 보완함으로써 작업 부담을 줄이고 일관성을 높이는 구조다.

학술대회자료

저자정보: 안광은 (대구가톨릭대학교) 한정 (대구가톨릭대학교) 이민영 (대구가톨릭대학교) 류승기 (한국건설기술연구원) 서동만 (대구가톨릭대학교)

저널정보: Korean Institute of Information Scientists and Engineers 한국정보과학회 학술발표논문집 한국정보과학회 2018 한국컴퓨터종합학술대회 논문집

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높은 정확도의 신경망 생성은 효과적인 신경망의 구축이나 대량의 데이터 셋을 통해 이루어질 수 있다. 이 중 대량의 교사 학습용 데이터 셋은 신경망의 과적합 문제를 해결할 수 있는 요소이나 사전 전문가 집 단에 의해 준비되어야한다 ... 전체 초록 보기

UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2018-569-003153607

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