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데이터 처리 장치의 데이터 처리 방법에 있어서,상기 데이터 처리 장치가 예측 요청을 수신하는 단계;상기 데이터 처리 장치가 상기 예측 요청에 기초하여 DNN(Deep Neural Network) 레퍼지토리(repository)로부터 복수의 DNN을 불러오는 단계;상기 데이터 처리 장치가 상기 복수의 DNN으로부터 앙상블 네트워크를 구축하는 단계;상기 데이터 처리 장치가 상기 앙상블 네트워크를 학습시키는 단계;상기 데이터 처리 장치가 학습된 앙상블 네트워크를 이용하여 상기 예측 요청에 대한 출력들을 생성하는 단계; 및상기 데이터 처리 장치가 상기 출력들을 병합하여 최종 결과를 예측하는 단계를 포함하고,상기 불러오는 단계는,상기 DNN 레퍼지토리로부터 임의의 컨테이너 상에 임의의 DNN을 불러오는 단계; 및상기 임의의 DNN을 복수의 컨테이너 상에 복제함으로써 상기 복수의 컨테이너 상에 상기 복수의 DNN을 불러오는 단계를 포함하고,상기 학습시키는 단계는,상기 복수의 DNN을 학습시키기 위한 학습 데이터의 용도에 기초하여 복수의 학습 데이터 집합을 생성하는 데이터 수준 앙상블을 수행하는 단계; 및상기 복수의 학습 데이터 집합을 입력으로 이용한 상기 복수의 DNN의 예측의 정확도에 기초하여 상기 복수의 학습 데이터 집합을 조인(join)함으로써 병합된 학습 데이터 집합을 생성하는 출력 수준 앙상블을 수행하는 단계를 포함하고,상기 구축하는 단계는,상기 복수의 DNN에 포함된 한 DNN의 출력을 상기 복수의 DNN에 포함된 다른 DNN에 입력하여 상기 복수의 DNN을 접합함으로써, 상기 앙상블 네트워크를 구축하는 단계를 포함하는 데이터 처리 방법
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제1항에 있어서,상기 불러오는 단계는,상기 복수의 컨테이너 각각에 포함된 데이터와 DNN 모델의 쌍을 생성하는 단계를 더 포함하는 데이터 처리 방법
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제2항에 있어서,상기 복수의 컨테이너에 포함된 상기 각각의 데이터는 서로 상이한 초기 값을 가지는데이터 처리 방법
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제1항에 있어서,상기 예측하는 단계는,상기 출력들을 랭크드 조인(ranked join)하여 예측하는 단계를 포함하는 데이터 처리 방법
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예측 요청을 수신하는 수신기; 및상기 예측 요청에 응답하여 앙상블 네트워크의 출력을 병합하여 예측을 수행하는 컨트롤러를 포함하고,상기 컨트롤러는,상기 예측 요청에 기초하여 DNN(Deep Neural Network) 레퍼지토리(repository)로부터 복수의 DNN을 불러오는 로더(loader);상기 복수의 DNN으로부터 앙상블 네트워크를 구축하는 구축기(builder);상기 앙상블 네트워크를 학습시키는 학습기;학습된 앙상블 네트워크를 이용하여 상기 예측 요청에 대한 출력들을 생성하는 예측기(predictor); 및상기 출력들을 병합하여 최종 결과를 예측하는 병합기(merger)를 포함하고,상기 로더는,상기 DNN 레퍼지토리로부터 임의의 컨테이너 상에 임의의 DNN을 불러오고, 상기 임의의 DNN을 복수의 컨테이너 상에 복제함으로써 상기 복수의 컨테이너 상에 상기 복수의 DNN을 불러오고,상기 학습기는,상기 복수의 DNN을 학습시키기 위한 학습 데이터의 용도에 기초하여 복수의 학습 데이터 집합을 생성하는 데이터 수준 앙상블을 수행하고, 상기 복수의 학습 데이터 집합을 입력으로 이용한 상기 복수의 DNN의 예측의 정확도에 기초하여 상기 복수의 학습 데이터 집합을 조인(join)함으로써 병합된 학습 데이터 집합을 생성하는 출력 수준 앙상블을 수행하고,상기 구축기는,상기 복수의 DNN에 포함된 한 DNN의 출력을 상기 복수의 DNN에 포함된 다른 DNN에 입력하여 상기 복수의 DNN을 접합함으로써, 상기 앙상블 네트워크를 구축하는 데이터 처리 장치
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제9항에 있어서,상기 로더는,상기 복수의 컨테이너 각각에 포함된 데이터와 DNN 모델의 쌍을 생성하는데이터 처리 장치
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제10항에 있어서,상기 복수의 컨테이너에 포함된 상기 각각의 데이터는 서로 상이한 초기 값을 가지는데이터 처리 장치
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제9항에 있어서,상기 병합기는,상기 출력들을 랭크드 조인(ranked join)하여 예측하는데이터 처리 장치
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