| 한글제목(Korean Title) |
R기반의 딥 러닝을 이용한 데이터 예측 프로세스에 관한 연구 |
| 영문제목(English Title) |
A novel on Data Prediction Process using Deep Learning based on R |
| 저자(Author) |
정세훈
김종찬
박홍준
소원호
심춘보
Se-hoon Jung
Jong-chan Kim
Hong-joon Park
Won-ho So
Chun-bo Sim
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| 원문수록처(Citation) |
VOL 19 NO. 01 PP. 0421 ~ 0422 (2015. 05) |
한글내용
(Korean Abstract) |
최근 신경망 분석의 향상된 성능을 보여주는 심화 신경망 기술인 딥 러닝(Deep learning)이 각광을 받고 있는 실정이다. 이에 본 논문에서는 딥 러닝을 기반으로 분석 시각화 툴인 R을 이용한 특정 변수의 오류율 검증과 빅 데이터 예측 프로세스 설계를 제안한다. 딥 러닝에 적용된 알고리즘은 RBM(Restricted Boltzmann Machine)을 적용하였다. 특정 입력 변수에 대한 종속 변수 구분 후 각 종속 변수의 가중치를 적용한다. RBM 알고리즘을 통해 최종 데이터의 검증 및 오류율 검출과정을 R 프로그래밍에 적용하여 설계한다.
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영문내용
(English Abstract) |
Deep learning, a deepen neural network technology that demonstrates the enhanced performance of neural network analysis, has been getting the spotlight in recent years. The present study proposed a process to test the error rates of certain variables and predict big ata by using R, a analysis visualization tool based on deep learning, applying the RBM(Restricted Boltzmann Machine) algorithm to deep learning. The weighted value of each dependent variable was also applied after the classification of dependent variables. The investigator tested input data with the RBM algorithm and designed a process to detect error rates with the application of R.
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| 키워드(Keyword) |
Deep Learning
Neural Network
R
Prediction Process
RBM
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