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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2018.10
- 수록면
- 21 - 26 (6page)
- DOI
- 10.14801/jkiit.2018.16.10.21
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자기-학습 모델의 발전은 강화학습 덕분에 다양한 방법으로 진행되고 있는데, 해당 분야의 예를 들면, 대규모 온라인 게임 서버 구조와 유전자 조절 네트워크 같은 빅-데이터 분야이다. 본 연구는 해당 분야의 서버 플랫폼을 잘 활용하기 위하여, 데이터 표현 자체에 대한 분석에 더 높은 비중을 두어 진행하였다. 첨가하여, 이러한 연구 포커스가 대용량 처리를 하는 소프트웨어를 적용하기 전에, 빅-데이타 분야의 특징 선택에 대한 서버 로드 이슈를 해결하는 데에 도움이 될 것이며, 비슷한 다른 연구 분야에 대한 결과 예측에도 잘 활용될 것이라고 생각한다. 본 연구는 SVM-RFE에 TD 강화학습을 적용한 방법을 제안한다. 본 연구와 기존 연구 결과를 비교한 것을 보면, 빅-데이터 분야에서 서버의 로드를 향상시켰으며, 자기-학습 모델에 의한 관련성 높은 특징만을 선택함을 볼 수 있다.
목차
Abstract
요약
Ⅰ. Introduction
Ⅱ. Materials and Methods
Ⅲ. Proposed Algorithm
Ⅳ. Evaluation of the proposed algorithm
Ⅴ. Conclusion
References
참고문헌 (9)
참고문헌 신청
[학술지(정기간행물)] - D. Silver / 2016 / Mastering the game of go with deep neural networks and tree search / Nature 529 (7587) : 484 ~ 489
[학술지(정기간행물)] - I. Guyon / 2002 / Gene selection for cancer classification using support vector machine / Mach. Learn 46 : 389 ~ 422
[학술지(정기간행물)] - T. R. Golub / 1999 / Molecular classification of cancer: class discovery and class prediction by gene expression monitoring / Science 286 (5439) : 531 ~ 537
[학술지(정기간행물)] - Y. Tang / 2007 / Development of Two-Stage SVM-RFE Gene Selection Strategy for Microarray Expression Data Analysis / IEEE ACM Transactions on Computational Biology and Bioinformatics 4 (3) : 365 ~ 381
[학술지(정기간행물)] - R. S. Sutton / 1988 / Learning to predict by the methods of temporal differences / Machine learning 3 (1) : 9 ~ 44
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