현실적인 데이터 풀을 고려한 능동적 학습 방법 비교연구

Q: 이 논문에서 정의한 active learning이란 무엇인가?

Active learning은 레이블이 없는 데이터 풀 내에서 학습 주체가 주어진 학습 잠재성 판단 기준에 따라 비용 안에서 처리 가능한 데이터를 선택하고, 레이블링 후 모델 학습에 활용하는 과정을 반복하여 목표 성능을 달성할 최적의 데이터셋을 찾는 기계 학습 분야이다.

Q: 현실적인 데이터 풀 환경에서 기존 능동적 학습 방법론들의 성능은 어떠한가?

연구 결과, 현실적인 제약을 가한 벤치마크 환경에서 기존 능동적 학습 방법론들은 예측 정확도와 부가 비용 측면에서 일관적으로 좋은 성능을 보이지 못했다. 이는 데이터의 정보량이나 다양성을 측정하는 기존 방법들이 다양한 특성의 데이터 풀에서 필요한 clean iD 데이터를 우선적으로 선택하지 못함을 시사한다.

김지효; 황상흠

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자료유형: 학술대회자료

저자정보: 김지효 (서울과학기술대학교) 황상흠 (서울과학기술대학교)

저널정보: Korean Institute of Information Scientists and Engineers 한국정보과학회 학술발표논문집 한국정보과학회 2022 한국컴퓨터종합학술대회 논문집

발행연도: 2022.6

수록면: 921 - 923 (3page)

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높은 성능을 위해 수많은 레이블 데이터를 필요로 하는 딥러닝에 있어 active learning은 레이블링 비용을 줄일 수 있는 실용적인 모델 학습 방법이다. 그러나 실용적이라는 특징과는 대조적으로, 제안된 방법론의 검증은 대부분 학습 목표와 상응하는 데이터만 존재하는 매우 이상적 ... 전체 초록 보기

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UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2022-569-001539255

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AI 학습용 데이터	원문	원문 PDF 파일
AI 학습용 데이터	원문 + 메타 (기본/상세)	원문 PDF 파일 및 서지정보 CSV
대량 구매용 데이터	B2B 구독 방식	특정 자료 한정으로 원문 접근 권한 부여
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구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	기본 메타	발행기관명, 간행물명, 권호명, 권(vol), 호(issue), 통권, 발행연도, 발행월, 논문명, 저자명, 시작페이지, 종료페이지, 전체페이지, 상세페이지URL
상세 메타 데이터	발행기관 메타	발행기관 이명, 영문명, 창립연도, 홈페이지URL, 발행기관 소개
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