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스마트폰 등을 비롯한 다양한 디지털 기기의 등장과 사용의 폭증, 수입만개의 모바일 앱과 앱의 거래 장터인 앱스토어의 등장, 페이스북과 카카오톡 등의 사회연결망서비스 사용자기반의 확대, 글로벌화를 배경으로 사용자간의 상호작용이 증가하면서 그에 따라 만들어지는 데이터의 양도 함께 늘어나고 있다. 이런 대규모의 다양한 데이터를 분석하고 활용하여 인간생활의 편리성 증대와 기업경영의 효율성 증대에 관심이 모아지고 있다. 본 논문에서는 데이터 분석 기술에 유용한 기계학습에 대한 기본 이해를 증진시키고, 기계학습의 주요 방법인 분류와 예측, 분류와 예측에서 전통적인 분류 알고리즘보다 더 좋은 성능을 보이고있는 통계적 학습 알고리즘인 SVM 에 대해 알아보고자 한다. SVM의 주요 개념, 장점, 주요 응용 분야와 응용 사례 서베이를 통해 SVM에 대한 이해를 높이고자 한다.
Ⅰ. 기계학습
Ⅱ. 분류와 측정
Ⅲ. SVM 과 분류
Ⅳ. 결론
참고문헌/Abstract
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