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분류기 융합에서의 유전자 알고리즘

전문가 제언: ○ 분류기 융합 연구는 수행력의 결합이 결합될 분류기의 주의 깊은 선발에 달려있다. 또한 분류기의 수행력은 데이터 도메인의 부분공간에 의하여 제한적인 특성의 선발에 달려있다. 한편 이미 많은 수의 분류기 융합 기술이 존재하고 가장 적합한 방법은 분류기, 특성 및 데이터 공간 안에서 만들어진 선발에 역으로 의존한다. 이들 모든 다중 차원 선발 과업에서 유전자 알고리즘은 발견된 해의 수행력과 탐색 복잡성 사이에 합리적인 균형을 제공하는 가장 적합한 기술의 하나로 등장한다.

○ 이 논문에서는 데이터, 특성과 분류기 및 심지어 분류기의 결합기를 포함하는 다중 차원의 분류기 융합 과정에 걸친 선발에 응용될 유전자 알고리즘의 가능성을 시도하고 있다. 처음에는 유전자 알고리즘 선발 가중치에 의하여 결합된 분류기의 개선 잠재성이 연구되고 다음으로는 특별히 설계된 유전자 알고리즘이 선발에 응용되는 더 일반적인 시스템을 제안한다. 또한 가중 소프트 결합기와 3차원 융합 분류기 특성 선발 모델의 프로토타잎이 개발되고 특별한 데이터 셋과의 비교 실험 결과가 제시된다.

○ 데이터의 분류기는 정보통신 분야의 여러 분야에서 메시지 및 데이터의 분류에 사용되고 실용적으로는 투표용지의 분류기부터 동전 분류기와 같은 분야 및 이론상으로는 기계학습을 이용한 신경망 및 패턴인식 등에서 활용되는 중요한 개념이다. 특히 유전자 개념을 이용한 생체 분류기로는 암 세포의 분류와 같은 바이오메트릭에서도 실험되고 있다.

○ 이 논문에서 제안하는 유전자 알고리즘을 이용한 다중 차원의 분류기 융합 개발은 분류기의 활용을 위한 많은 아이디어를 제공한다. 특히 생명공학 분야와 기계학습을 이용한 인공지능 분야에서 다중 차원의 분류기 융합에 대한 연구가 활성화되고 실용화되는 것이 바람직하다.

저자: Bogdan Gabrys, Dymitri Ruta
자료유형: 학술정보