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정보처리장치의 프로세서에 의해 실행되는 경우, 상기 프로세서로 하여금,(1) N개(N은 2 이상의 자연수)의 데이터 포인트들을 포함한 원시 데이터 집합에서 L개(L은 1 이상 N 미만의 자연수)의 데이터 포인트들을 라벨링하고, 라벨링된 데이터 포인트들의 제1 데이터 집합 및 라벨링되지 않은 데이터 포인트들의 제2 데이터 집합을 초기값으로 설정하여, 베이지안 회귀 모델에 기초한 변환적(transductive) 일반화 관련도 벡터 머신을 구성하는 단계;(2) 상기 관련도 벡터 머신으로부터 획득된 분포에 기초하여 상기 제2 데이터 집합으로부터 선택된 관련도 벡터들의 제3 데이터 집합을 획득하는 단계;(3) 관련도 벡터를 쿼리하는 정책에 따라 상기 제3 데이터 집합에 포함된 관련도 벡터들에 기초하여 제4 데이터 집합을 구성하고, 상기 구성된 제4 데이터 집합에 따라 상기 제1 데이터 집합 및 제2 데이터 집합을 갱신하는 단계;(4) 상기 갱신된 제1 데이터 집합 및 제2 데이터 집합을 초기값으로 설정하여, 상기 단계 (1)의 변환적 일반화 관련도 벡터 머신을 재구성하는 단계;(5) 미리 설정된 정지조건이 만족될 때까지, 상기 단계 (2) 내지 단계 (4)를 반복하는 단계; 및(6) 상기 정지조건이 만족되는 경우, 최종 구성되는 관련도 벡터 머신으로부터 관련도 벡터 및 가중치를 획득하는 단계를 포함하는 프로세스를 수행하도록 구성되는, 컴퓨터 판독가능한 기록매체에 저장된 컴퓨터 프로그램
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제1항에 있어서,상기 단계 (1)에서 변환적 일반화 관련도 벡터 머신을 구성하는 단계는,(a) 상기 초기값 중 라벨링된 데이터 포인트들 및 모든 데이터 포인트들에 대한 커널값을 원소로 갖는 행렬을 포함하는 일반화된 베이지안 회귀 모델을 구성하는 단계;(b) 상기 구성된 일반화된 베이지안 회귀 모델로부터 ARD(automatic relevance determination) 사전 확률분포를 사용하여 희소 해를 얻는 단계;(c) 상기 초기값 중 라벨링되지 않은 데이터 포인트들의 추정 출력 및 상기 얻어진 희소 해에 대한 근사 결합 분포를 얻는 단계;(d) 상기 얻어진 근사 결합 분포로부터 상기 희소 해에 대한 근사 주변우도함수를 얻는 단계; 및(e) 상기 근사 주변우도함수에 기초하여, 상기 초기값에 포함된 데이터 포인트들과 상이한 데이터 포인트에 대한 사후 예측분포를 얻는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 컴퓨터 판독가능한 기록매체에 저장된 컴퓨터 프로그램
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3
제1항에 있어서,상기 단계(3)에서 상기 관련도 벡터를 쿼리하는 정책은,라벨링되지 않은 관련도 벡터에 대한 쿼리, 가장 불특정한 관련도 벡터에 대한 쿼리 및 가장 먼 관련도 벡터에 대한 쿼리 중 적어도 하나를 포함하는 것을 특징으로 하는 컴퓨터 판독가능한 기록매체에 저장된 컴퓨터 프로그램
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4
제3항에 있어서,상기 단계 (3)에서 상기 제4 데이터 집합은,상기 관련도 벡터에 대한 쿼리가 라벨링되지 않은 관련도 벡터에 대한 쿼리인 경우, 상기 제3 데이터 집합과 동일하게 정의되고,상기 관련도 벡터에 대한 쿼리가 가장 불특정한 관련도 벡터에 대한 쿼리인 경우, 상기 제3 데이터 집합에 포함된 관련도 벡터들 중 분산값을 최대로 만드는 관련도 벡터들의 집합으로 정의되며,상기 관련도 벡터에 대한 쿼리가 가장 먼 관련도 벡터에 대한 쿼리인 경우, 상기 제3 데이터 집합에 포함된 관련도 벡터들 중 상기 제1 데이터 집합의 데이터 포인트들과의 거리가 최소가 되는 관련도 벡터들의 집합으로 정의되는 것을 특징으로 하는 컴퓨터 판독가능한 기록매체에 저장된 컴퓨터 프로그램
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5
제4항에 있어서,상기 관련도 벡터에 대한 쿼리가 상기 가장 불특정한 관련도 벡터에 대한 쿼리인 경우, 상기 관련도 벡터에 대한 쿼리가 상기 라벨링되지 않은 관련도 벡터에 대한 쿼리이거나 상기 가장 먼 관련도 벡터에 대한 쿼리인 경우에 비해, 상기 단계 (5)에서의 반복 횟수가 더 적은 것을 특징으로 하는 컴퓨터 판독가능한 기록매체에 저장된 컴퓨터 프로그램
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6
제4항에 있어서,상기 단계 (1)에서 라벨링되는 데이터 포인트들의 개수는,상기 관련도 벡터에 대한 쿼리가 상기 라벨링되지 않은 관련도 벡터에 대한 쿼리이거나 상기 가장 먼 관련도 벡터에 대한 쿼리인 경우에 비해, 상기 가장 불특정한 관련도 벡터에 대한 쿼리인 경우에서, 더 적은 것을 특징으로 하는 컴퓨터 판독가능한 기록매체에 저장된 컴퓨터 프로그램
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7
제1항에 있어서,상기 단계 (3)에서,상기 제1 데이터 집합은, 상기 제1 데이터 집합 및 제4 데이터 집합의 합집합으로 갱신되고,상기 제2 데이터 집합은, 상기 제2 데이터 집합으로부터 상기 제4 데이터 집합의 원소들을 제외한 차집합으로 갱신되는 것을 특징으로 하는 컴퓨터 판독가능한 기록매체에 저장된 컴퓨터 프로그램
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8
관련도 벡터 머신을 이용한 기계학습방법으로서,(1) 정보처리장치의 프로세서가 데이터 포인트들을 포함한 원시 데이터 집합 중 일부의 데이터 포인트들만 라벨링된 경우, 라벨링된 데이터 포인트들의 제1 데이터 집합 및 라벨링되지 않은 데이터 포인트들의 제2 데이터 집합을 초기값으로 설정하여, 베이지안 회귀 모델에 기초한 변환적(transductive) 일반화 관련도 벡터 머신을 구성하는 단계;(2) 정보처리장치의 프로세서가 상기 관련도 벡터 머신으로부터 획득된 분포에 기초하여 상기 제2 데이터 집합으로부터 선택된 관련도 벡터들의 제3 데이터 집합을 획득하는 단계;(3) 정보처리장치의 프로세서가 상기 제3 데이터 집합에 포함된 관련도 벡터들에 기초하여, 상기 제1 및 제2 데이터 집합들의 갱신을 위한 제4 데이터 집합을 구성하고 상기 제1 데이터 집합 및 제2 데이터 집합을 갱신하는 단계;(4) 정보처리장치의 프로세서가 상기 갱신된 제1 데이터 집합 및 제2 데이터 집합을 초기값으로 설정하여, 상기 단계 (1)의 변환적 일반화 관련도 벡터 머신을 재구성하는 단계; 및(5) 정보처리장치의 프로세서가 상기 단계 (2) 내지 단계 (4)를 반복하여 최종 구성되는 관련도 벡터 머신으로부터 관련도 벡터 및 가중치를 획득하는 단계를 포함하는 기계학습방법
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9
제8항에 있어서,상기 단계 (3)에서, 상기 제4 데이터 집합은,상기 제3 데이터 집합에 포함된 관련도 벡터에 대한 쿼리가 라벨링되지 않은 관련도 벡터에 대한 쿼리인 경우, 상기 제3 데이터 집합과 동일하게 정의되고,상기 제3 데이터 집합에 포함된 관련도 벡터에 대한 쿼리가 가장 불특정한 관련도 벡터에 대한 쿼리인 경우, 상기 제3 데이터 집합에 포함된 관련도 벡터들 중 분산값을 최대로 만드는 관련도 벡터들의 집합으로 정의되며,상기 제3 데이터 집합에 포함된 관련도 벡터에 대한 쿼리가 가장 먼 관련도 벡터에 대한 쿼리인 경우, 상기 제3 데이터 집합에 포함된 관련도 벡터들 중 상기 제1 데이터 집합의 데이터 포인트들과의 거리가 최소가 되는 관련도 벡터들의 집합으로 정의되는 것을 특징으로 하는 기계학습방법
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제9항에 있어서,상기 제3 데이터 집합에 포함된 관련도 벡터에 대한 쿼리가 상기 가장 불특정한 관련도 벡터에 대한 쿼리인 경우, 상기 제3 데이터 집합에 포함된 관련도 벡터에 대한 쿼리가 상기 라벨링되지 않은 관련도 벡터에 대한 쿼리이거나 상기 가장 먼 관련도 벡터에 대한 쿼리인 경우에 비해, 상기 단계 (5)에서의 반복 횟수가 더 적은 것을 특징으로 하는 기계학습방법
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제8항에 있어서,상기 단계 (3)에서,상기 제1 데이터 집합 및 제2 데이터 집합은, 상기 제4 데이터 집합과의 합집합 및 차집합 중 적어도 하나의 연산을 통해 갱신되는 것을 특징으로 하는 기계학습방법
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제8항에 있어서,상기 변환적(transductive) 일반화 관련도 벡터 머신은,(a) 정보처리장치의 프로세서가 상기 제1 데이터 집합의 데이터 포인트들과 상기 제1 및 제2 데이터 집합들의 합집합에서의 데이터 포인트들에 대한 커널값을 원소로 갖는 행렬을 포함하는 일반화된 베이지안 회귀 모델을 구성하는 단계;(b) 정보처리장치의 프로세서가 상기 구성된 일반화된 베이지안 회귀 모델로부터 ARD(automatic relevance determination) 사전 확률분포를 사용하여 희소 해를 얻는 단계;(c) 정보처리장치의 프로세서가 상기 제2 데이터 집합의 데이터 포인트들의 추정 출력 및 상기 얻어진 희소 해에 대한 근사 결합 분포를 얻는 단계;(d) 정보처리장치의 프로세서가 상기 얻어진 근사 결합 분포로부터 상기 희소 해에 대한 근사 주변우도함수를 얻는 단계; 및(e) 정보처리장치의 프로세서가 상기 근사 주변우도함수에 기초하여, 상기 초기값에 포함된 데이터 포인트들과 상이한 데이터 포인트에 대한 사후 예측분포를 얻는 단계를 포함하여 처리되는 것을 특징으로 하는 기계학습방법
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관련도 벡터 머신을 이용한 기계학습방법을 수행하도록 구성되는 프로세서를 포함하고,상기 프로세서는,(1) 데이터 포인트들을 포함한 원시 데이터 집합 중 일부의 데이터 포인트들만 라벨링된 경우, 라벨링된 데이터 포인트들의 제1 데이터 집합 및 라벨링되지 않은 데이터 포인트들의 제2 데이터 집합을 초기값으로 설정하여, 베이지안 회귀 모델에 기초한 변환적(transductive) 일반화 관련도 벡터 머신을 구성하는 단계;(2) 상기 관련도 벡터 머신으로부터 획득된 분포에 기초하여 상기 제2 데이터 집합으로부터 선택된 관련도 벡터들의 제3 데이터 집합을 획득하는 단계;(3) 상기 제3 데이터 집합에 포함된 관련도 벡터들에 기초하여, 상기 제1 및 제2 데이터 집합들의 갱신을 위한 제4 데이터 집합을 구성하고 상기 제1 데이터 집합 및 제2 데이터 집합을 갱신하는 단계;(4) 상기 갱신된 제1 데이터 집합 및 제2 데이터 집합을 초기값으로 설정하여, 상기 단계 (1)의 변환적 일반화 관련도 벡터 머신을 재구성하는 단계; 및(5) 상기 단계 (2) 내지 단계 (4)를 반복하여 최종 구성되는 관련도 벡터 머신으로부터 관련도 벡터 및 가중치를 획득하는 단계를 수행하도록 구성되는, 정보처리장치
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제13항에 있어서,상기 단계 (3)에서, 상기 제4 데이터 집합은,상기 제3 데이터 집합에 포함된 관련도 벡터에 대한 쿼리가 라벨링되지 않은 관련도 벡터에 대한 쿼리인 경우, 상기 제3 데이터 집합과 동일하게 정의되고,상기 제3 데이터 집합에 포함된 관련도 벡터에 대한 쿼리가 가장 불특정한 관련도 벡터에 대한 쿼리인 경우, 상기 제3 데이터 집합에 포함된 관련도 벡터들 중 분산값을 최대로 만드는 관련도 벡터들의 집합으로 정의되며,상기 제3 데이터 집합에 포함된 관련도 벡터에 대한 쿼리가 가장 먼 관련도 벡터에 대한 쿼리인 경우, 상기 제3 데이터 집합에 포함된 관련도 벡터들 중 상기 제1 데이터 집합의 데이터 포인트들과의 거리가 최소가 되는 관련도 벡터들의 집합으로 정의되는 것을 특징으로 하는 정보처리장치
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