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소정의 제2 데이터셋에 대해 학습된 분류모델을 이용하여 복수의 데이터를 포함하는 제1 데이터셋의 특징을 추출하는 단계;상기 제1 데이터셋의 레이블 각각에 대하여, 상기 추출된 특징에 따라 군집화하는 단계; 및상기 군집화 결과에 기초하여, 상기 제1 데이터셋에서 선별된 일부인 부분데이터셋의 커버리지를 검증하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 특징 커버리지 기반의 데이터셋 검증 방법
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제1항에 있어서, 상기 제1 데이터셋의 특징을 추출하는 단계와 상기 군집화하는 단계의 사이에,상기 추출된 제1 데이터셋의 특징에 소정의 차원축소 알고리즘을 적용하여 차원축소하는 단계를 더 포함하고,상기 군집화하는 단계는상기 차원축소된 제1 데이터셋의 특징 각각에 따라 군집화하는 것을 특징으로 하는 특징 커버리지 기반의 데이터셋 검증 방법
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제1항에 있어서, 상기 제2 데이터셋은 상기 제1 데이터셋과 동일한 종류인 복수의 데이터를 포함하는 임의의 데이터셋이고,상기 분류모델은 임의의 학습 모델인 것을 특징으로 하는 특징 커버리지 기반의 데이터셋 검증 방법
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제1항에 있어서,상기 군집화하는 단계는상기 레이블 각각에 대하여 독립적으로 군집화 알고리즘 또는 군집화 개수를 설정하는 것을 특징으로 하는 특징 커버리지 기반의 데이터셋 검증 방법
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소정의 제2 데이터셋에 대해 학습된 분류모델을 이용하여 복수의 데이터를 포함하는 제1 데이터셋의 특징을 추출하는 단계;상기 제1 데이터셋의 레이블 각각에 대하여, 상기 추출된 특징에 따라 군집화하는 단계; 및상기 군집화 결과에 대응되도록, 상기 제1 데이터셋의 일부인 부분데이터셋을 선별하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 특징 커버리지 기반의 데이터셋 생성 방법
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소정의 제2 데이터셋에 대해 학습된 분류모델을 이용하여 복수의 데이터를 포함하는 제1 데이터셋의 특징을 추출하는 추출부;상기 제1 데이터셋의 레이블 각각에 대하여, 상기 추출된 특징에 따라 군집화하는 군집화부; 및상기 군집화 결과에 기초하여, 상기 제1 데이터셋에서 선별된 일부인 부분데이터셋의 커버리지를 검증하는 검증부;를 포함하는 것을 특징으로 하는 특징 커버리지 기반의 데이터셋 검증 장치
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제6항에 있어서, 상기 추출된 제1 데이터셋의 특징에 소정의 차원축소 알고리즘을 적용하여 차원축소하는 차원축소부를 더 포함하고,상기 군집화부는상기 차원축소된 제1 데이터셋의 특징 각각에 따라 군집화하는 것을 특징으로 하는 특징 커버리지 기반의 데이터셋 검증 장치
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제6항에 있어서, 상기 제2 데이터셋은 상기 제1 데이터셋과 동일한 종류인 복수의 데이터를 포함하는 임의의 데이터셋이고,상기 분류모델은 임의의 학습 모델인 것을 특징으로 하는 특징 커버리지 기반의 데이터셋 검증 장치
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제1항에 있어서,상기 군집화부는상기 레이블 각각에 대하여 독립적으로 군집화 알고리즘 또는 군집화 개수를 설정하는 것을 특징으로 하는 특징 커버리지 기반의 데이터셋 검증 장치
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소정의 제2 데이터셋에 대해 학습된 분류모델을 이용하여 복수의 데이터를 포함하는 제1 데이터셋의 특징을 추출하는 추출부;상기 제1 데이터셋의 레이블 각각에 대하여, 상기 추출된 특징에 따라 군집화하는 군집화부; 및상기 군집화 결과에 대응되도록, 상기 제1 데이터셋의 일부인 부분데이터셋을 선별하는 생성부;를 포함하는 것을 특징으로 하는 특징 커버리지 기반의 데이터셋 생성 장치
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