경험적 발견에 대한 資料 주도 접근방식
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본 논문에서 우리는 definition 형성 Task 에 초점을 맞추고 점진적으로 클러스터 형성, definition 기술, definition 위계를 형성해 나가는 몇가지 방법을 조사한다.
본 논문에서 우리는 개념 형성 과제에 초점을 맞추고 점진적으로 클러스터 형성, 개념 기술, 개념 위계를 형성해 나가는 몇가지 방법을 조사한다. 많은 독자에게 있어 definition 형성 작업은 다만 잘 알려진 접근법들의 조그마한 변형에 불과하며 분명 다른 작업들과 밀접히 연관되어 있는 것으로 비추일 것이다.
2. definition 형성 방법들
기계학습 연구의 대부분은 definition 학습의 넓은 영역에 초접을 맞추어 왔다. 우리는 definition 형성에 쓰인 기존의 작업들을 살펴보고 그들의 공통된 특징을 뽑아 보는 것으로 처음 하고자 한다. 그 후에 definition 형성 과definition 세 모델들 - Feigenbaum`s[9] EPAM, Lebowitz`s [24,26] UNIMEM, Fisher`s[12] COBWEB -에 대해 자세히 살펴본다. 그 다음으로 Fisher의 시스템을 확장시킨 CLASSIT을 기술하며 그 프로그램(program]) 의 학습 행동에 대한 연구 실험을 보고한다. 어쨌거나, definition 형성 방법은 다른 분야와 구분시켜 주는 많은 중요 특징들을 공유하고 있따 이 장에서는 이러한 공통 특징들을 확인하고 특히 definition 클러스터링을 위한 방법에 대해 살펴본다. 몇가지 의미에서 이러한 자질들은 definition 형성(concept formation)이라는 용어…(省略)
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레포트/공학기술
본 논문에서 우리는 개념 형성 과제(problem)에 초점을 맞추고 점진적으로 클러스터 형성, 개념 기술, 개념 위계를 형성해 나가는 몇가지 방법을 조사한다. 그 다음 앞으로의 Task 에 대한 몇가지 제시와 우리의 중요 관찰들에 대한 요약으로 끝을 맺겠다.