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J-GLOBAL ID：201702261637630272   整理番号：17A1733125

教師つき機械学習アルゴリズムにおける理想的な訓練反復数を決定することによる推定成果の比較【Powered by NICT】

Comparing estimation achievements by determining ideal training iteration numbers in supervised machine learning algorithms

著者 (2件)： Bekmezci Suleyman (Sueleyman Demirel Ueniversitesi, Fen Bilimleri Enstituesue, Bilgisayar Muehendisligi Anabilim Dali, C,uenuer, Isparta, Tuerkiye) ,  Yigit Tuncay (Sueleyman Demirel Ueniversitesi, Fen Bilimleri Enstituesue, Bilgisayar Muehendisligi Anabilim Dali, C,uenuer, Isparta, Tuerkiye)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： UBMK  ページ： 649-654  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： データ分析は,過去から現在までの増加と多様化データと重要になってきた。教師つき機械学習アルゴリズムをデータ解析に迅速で効率的な解を生成する能力のために時間と共に優先法の一つであった。教師つき機械学習アルゴリズムの最も重要な問題の一つは,ほとんどの検査値に悪影響を与えるまたは訓練で得られた理想的な予測値を達成することができないことである。,各アルゴリズムのための訓練反復の理想的な数を決定するアルゴリズムを推定成功のために重要である。本研究では,試料データセットにおける教師つき機械学習アルゴリズムの理想的な訓練反復数を決定するのに開発されている応用の助けを借りて推定性能で最良の結果を得るために試みられているとアルゴリズムの予測性能は,お互いと比較した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： *アルゴリズム ,  *学習アルゴリズム ,  多様化 ,  データ解析
準シソーラス用語： 予測性能 ,  予測値 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  自然語処理  (JE06000L)

タイトルに関連する用語 (7件)： 教師 ,  機械学習 ,  アルゴリズム ,  訓練 ,  反復 ,  推定 ,  成果