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초록·키워드
본 연구는 라벨링 된 데이터가 제한적인 상황에서 정형 데이터 분류 문제를 효과적으로 해결하기 위한 대규모언어모델(Large Language Model, LLM) 기반 Automated Machine Learning(AutoML) 프레임워크를 제안 한다. 제안된 프레임워크는 LLM과 Attention 매커니즘을 활용하여 테이블 데이터에 대한 피처 엔지니어링 과정을 자동화하고, 생성된 피처를 랜덤하게 선택하여 신경망 구조로 학습한 후 앙상블하는 feature-bagging 방식으로 동작한다. 특히, 해당 프레임워크는 적은 샘플만으로도 높은 수준의 피 ... 전체 초록 보기
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인공지능 문자 인식 모델을 통해 추출된 텍스트로, 일부 오타나 오류가 포함될 수 있으나 지속적으로 개선 중입니다.
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UCI(KEPA) : I410-151-25-02-093745413
