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언라벨링된 데이터를 이용한 미스라벨링된 트레이닝 데이터를 식별하는 방법

  • 기술번호 : KST2015166698
  • 담당센터 : 서울동부기술혁신센터
  • 전화번호 : 02-2155-3662
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요약, Int. CL, CPC, 출원번호/일자, 출원인, 등록번호/일자, 공개번호/일자, 공고번호/일자, 국제출원번호/일자, 국제공개번호/일자, 우선권정보, 법적상태, 심사진행상태, 심판사항, 구분, 원출원번호/일자, 관련 출원번호, 기술이전 희망, 심사청구여부/일자, 심사청구항수의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 서지정보 표입니다.
요약 본 발명은 감독학습 알고리즘들을 위하여 미스라벨링된 트레이닝 인스턴스들을 식별하고 제거하기 위한 방법을 나타낸다. 이 방법은 미스라벨링된 인스턴스들을 검출하기 위해 언라벨링된 인스턴스들을 이용하는 것이다. 이는 오직 라벨링된 트레이닝 인스턴스들에 의존하는 종래의 방법들과는 반대되는 것이다. 본 발명은 간단하고, 오직 요구되는 최소한의 수정만으로 현존하는 많은 노이즈 검출 방법들에 적용될 수 있다. 본 발명의 이점을 평가하기 위하여, 두 가지의 일반적인 노이즈 검출 방법들인 다수 필터링(Majority Filtering:MF)과 일치 필터링(Consensus Filtering:CF)를 선택하였다. MFAUD(Majority Filtering with the Aid of Unlabeled Data) 및 CFAUD(Consensus Filtering with the Aid of Unlabeled Data)는 언라벨링된 데이터를 이용한 MF 및 CF의 변형을 나타낸다. 본 발명은 분류기의 예측 정확성을 더욱 향상시키는 효과가 있다. 감독학습(supervised learning), 미스라벨링된(mislabeled) 데이터 식별, 언라벨링된(unlabeled) 데이터
Int. CL G06F 17/00 (2006.01) G06F 19/00 (2011.01) G06F 17/30 (2006.01)
CPC G06N 5/046(2013.01) G06N 5/046(2013.01)
출원번호/일자 1020090059012 (2009.06.30)
출원인 경희대학교 산학협력단
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2011-0001466 (2011.01.06) 문서열기
공고번호/일자
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 거절
심사진행상태 수리
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2009.06.30)
심사청구항수 5

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 경희대학교 산학협력단 대한민국 경기도 용인시 기흥구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 이영구 대한민국 경기 수원시 영통구
2 이승룡 대한민국 경기 성남시 분당구
3 후안 동하이 중국 경기도 용인시 기흥구
4 한용구 대한민국 경기도 수원시 영통구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 김삼수 대한민국 서울특별시 강남구 강남대로**길 **, *층(역삼동, 옥산빌딩)(특허법인(유한)유일하이스트)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
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번호, 서류명, 접수/발송일자, 처리상태, 접수/발송일자의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 행정처리 표입니다.
번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application		 2009.06.30 수리 (Accepted) 1-1-2009-0398837-89
2 선행기술조사의뢰서
Request for Prior Art Search		 2010.04.09 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
3 선행기술조사보고서
Report of Prior Art Search		 2010.05.19 수리 (Accepted) 9-1-2010-0032054-30
4 의견제출통지서
Notification of reason for refusal		 2011.01.05 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2011-0009342-73
5 [지정기간연장]기간연장(단축, 경과구제)신청서
[Designated Period Extension] Application of Period Extension(Reduction, Progress relief)		 2011.03.04 수리 (Accepted) 1-1-2011-0158137-23
6 [지정기간연장]기간연장(단축, 경과구제)신청서
[Designated Period Extension] Application of Period Extension(Reduction, Progress relief)		 2011.04.04 수리 (Accepted) 1-1-2011-0242970-33
7 거절결정서
Decision to Refuse a Patent		 2011.05.31 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2011-0294299-14
8 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2015.03.09 수리 (Accepted) 4-1-2015-5029677-09
9 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2019.08.19 수리 (Accepted) 4-1-2019-5164254-26
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번호 청구항
1 1
언라벨링된(unlabeled) 데이터 세트 중 임의의 언라벨링된 데이터를 선택하고, 상기 선택된 언라벨링된 데이터에 대한 라벨을 예측하는 제1단계; 상기 예측된 라벨을 갖는 언라벨링된(unlabeled) 데이터를 트레이닝 데이터 세트에 포함시킨 후, 필터를 이용하여 상기 트레이닝 데이터 세트로부터 미스라벨링된 트레이닝 데이터를 식별하는 제2단계 를 포함하는 언라벨링된 데이터를 이용한 미스라벨링된 트레이닝 데이터를 식별하는 방법
2 2
제 1항에 있어서, 상기 제1단계에서, 상기 언라벨링된 데이터에 대한 라벨 예측은 앙상블 학습(ensemble learning)과 코-트레이닝(co-training)이 결합된 앙상블-기반 코-트레이닝(En-co-training)에 의해 실행되는 것을 특징으로 하는 언라벨링된 데이터를 이용한 미스라벨링된 트레이닝 데이터를 식별하는 방법
3 3
제 1항에 있어서, 상기 제1단계는 상기 언라벨링된 데이터 세트내의 데이터 수 만큼 반복하여 실행되는 것을 특징으로 하는 언라벨링된 데이터를 이용한 미스라벨링된 트레이닝 데이터를 식별하는 방법
4 4
제 1항에 있어서, 상기 제2단계 이후, 상기 식별된 미스라벨링된 트레이닝 데이터를 제거한 트레이닝 데이터 세트를 출력하는 단계를 더 포함하는 언라벨링된 데이터를 이용한 미스라벨링된 트레이닝 데이터를 식별하는 방법
5 5
제 4항에 있어서, 상기 출력된 트레이닝 데이터 세트는 감독학습(supervised learning) 알고리즘으로 입력되어 상기 출력된 트레이닝 데이터 세트 상에서 분류 훈련이 이루어지는 것을 특징으로 하는 언라벨링된 데이터를 이용한 미스라벨링된 트레이닝 데이터를 식별하는 방법
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
국가 R&D 정보가 없습니다.