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컴퓨터로 수행되는 프레임워크 시스템에 의하여 수행되는 공동학습 프레임워크를 제공하는 방법에 있어서,RL 에이전트에서 각 데이터 지점에 대하여 적어도 하나 이상의 특징을 획득함에 따라 상기 획득된 특징에 대한 분류 손실과 획득 비용과 관련된 프레임워크를 공식화하는 단계; 상기 프레임워크를 통하여 RL 에이전트와 분류기를 공동으로 학습시키는 단계; 및상기 RL 에이전트와 분류기에서 공동으로 학습을 수행함에 따라 새로운 데이터 지점에 대한 특징 획득을 추론하는 단계를 포함하고, 상기 획득된 특징에 대한 분류 손실과 획득 비용과 관련된 프레임워크를 공식화하는 단계는,상기 데이터 지점에 대하여 기 설정된 순서로 특징들을 능동적으로 습득하는 단계를 포함하는 공동학습 프레임워크 제공 방법
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제1항에 있어서,상기 획득된 특징에 대한 분류 손실과 획득 비용과 관련된 프레임워크를 공식화하는 단계는,상기 RL 에이전트로부터 상기 각 데이터 지점에 따라 선택되는 특징들의 서브 세트에 따라 일정 시간까지 획득된 특징을 탐색하고, 상기 탐색된 특징 중 일부의 특징을 선택하는 행동을 수행함에 따라 특징을 획득하는 단계를 포함하는 공동학습 프레임워크 제공 방법
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컴퓨터로 수행되는 프레임워크 시스템에 의하여 수행되는 공동학습 프레임워크를 제공하는 방법에 있어서,RL 에이전트에서 각 데이터 지점에 대하여 적어도 하나 이상의 특징을 획득함에 따라 상기 획득된 특징에 대한 분류 손실과 획득 비용과 관련된 프레임워크를 공식화하는 단계; 상기 프레임워크를 통하여 RL 에이전트와 분류기를 공동으로 학습시키는 단계; 및상기 RL 에이전트와 분류기에서 공동으로 학습을 수행함에 따라 새로운 데이터 지점에 대한 특징 획득을 추론하는 단계를 포함하고, 상기 획득된 특징에 대한 분류 손실과 획득 비용과 관련된 프레임워크를 공식화하는 단계는,상기 획득된 특징에 대한 분류 손실과 획득 비용을 동시에 최소화하는 모델을 학습시키기 위하여 프레임워크를 공식화하는 단계를 포함하는 공동학습 프레임워크 제공 방법
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제4항에 있어서,상기 획득된 특징에 대한 분류 손실과 획득 비용과 관련된 프레임워크를 공식화하는 단계는,상기 획득된 특징에 대하여 환경에 의하여 주어지는 보상을 예측하기 위하여 기 설정된 기준 이상의 정보가 제공되었는지 여부를 측정하고, 상기 RL 에이전트에서 상기 각 데이터 지점에서의 분류 수행 여부에 따라 보상을 제공하기 위한 프레임워크를 구성하는 단계를 포함하는 공동학습 프레임워크 제공 방법
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제5항에 있어서,상기 획득된 특징에 대한 분류 손실과 획득 비용과 관련된 프레임워크를 공식화하는 단계는,상기 RL 에이전트에 딥러닝을 수행함으로써 상태-행동 값 함수를 근사화하여 정책을 탐색하는 단계 를 포함하는 공동학습 프레임워크 제공 방법
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컴퓨터로 수행되는 프레임워크 시스템에 의하여 수행되는 공동학습 프레임워크를 제공하는 방법에 있어서,RL 에이전트에서 각 데이터 지점에 대하여 적어도 하나 이상의 특징을 획득함에 따라 상기 획득된 특징에 대한 분류 손실과 획득 비용과 관련된 프레임워크를 공식화하는 단계; 상기 프레임워크를 통하여 RL 에이전트와 분류기를 공동으로 학습시키는 단계; 및상기 RL 에이전트와 분류기에서 공동으로 학습을 수행함에 따라 새로운 데이터 지점에 대한 특징 획득을 추론하는 단계를 포함하고, 상기 프레임워크를 통하여 RL 에이전트와 분류기를 공동으로 학습시키는 단계는,상기 RL 에이전트와 상기 분류기를 공동으로 학습시킴에 따라 특징 또는 숨은 특징들을 공유하고, 상기 RL 에이전트와 상기 분류기에서 공유되는 특징 또는 숨은 특징들의 서브 세트를 인코딩하는 단계를 포함하는 공동학습 프레임워크 제공 방법
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컴퓨터로 수행되는 프레임워크 시스템에 의하여 수행되는 공동학습 프레임워크를 제공하는 방법에 있어서,RL 에이전트에서 각 데이터 지점에 대하여 적어도 하나 이상의 특징을 획득함에 따라 상기 획득된 특징에 대한 분류 손실과 획득 비용과 관련된 프레임워크를 공식화하는 단계; 상기 프레임워크를 통하여 RL 에이전트와 분류기를 공동으로 학습시키는 단계; 및상기 RL 에이전트와 분류기에서 공동으로 학습을 수행함에 따라 새로운 데이터 지점에 대한 특징 획득을 추론하는 단계를 포함하고, 상기 프레임워크를 통하여 RL 에이전트와 분류기를 공동으로 학습시키는 단계는,상기 RL 에이전트와 상태-행동 값 함수에 의해 결정되는 정책에 따라 각 데이터 지점에 대해 사건을 생성하고, 상기 사건의 분류에 사용되는 특징의 서브 세트를 선택하고, 행동을 취함에 따라 상기 에이전트가 정지 행동을 선택할 때까지 획득된 특징에 대한 특징 획득 비용과 획득된 특징 값을 에이전트에게 반환하는 단계를 포함하는 공동학습 프레임워크 제공 방법
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제8항에 있어서,상기 프레임워크를 통하여 RL 에이전트와 분류기를 공동으로 학습시키는 단계는,상기 분류기에서 상기 획득된 특징으로부터 선택된 적어도 하나 이상의 특징의 품질을 평가하고, 상기 평가된 품질에 기반하여 상기 RL 에이전트에게 보상을 부여하는 단계를 포함하는 공동학습 프레임워크 제공 방법
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컴퓨터로 수행되는 프레임워크 시스템에 의하여 수행되는 공동학습 프레임워크를 제공하는 방법을 실행시키기 위하여 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램에 있어서,RL 에이전트에서 각 데이터 지점에 대하여 적어도 하나 이상의 특징을 획득함에 따라 상기 획득된 특징에 대한 분류 손실과 획득 비용과 관련된 프레임워크를 공식화하는 단계; 상기 프레임워크를 통하여 RL 에이전트와 분류기를 공동으로 학습시키는 단계; 및상기 RL 에이전트와 분류기에서 공동으로 학습을 수행함에 따라 새로운 데이터 지점에 대한 특징 획득을 추론하는 단계를 포함하고,상기 획득된 특징에 대한 분류 손실과 획득 비용과 관련된 프레임워크를 공식화하는 단계는,상기 데이터 지점에 대하여 기 설정된 순서로 특징들을 능동적으로 습득하고, 상기 RL 에이전트로부터 상기 각 데이터 지점에 따라 선택되는 특징들의 서브 세트에 따라 일정 시간까지 획득된 특징을 탐색하고, 상기 탐색된 특징 중 일부의 특징을 선택하는 행동을 수행함에 따라 특징을 획득하는 단계를 포함하는 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램
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컴퓨터로 수행되는 프레임워크 시스템에 의하여 수행되는 공동학습 프레임워크를 제공하는 방법을 실행시키기 위하여 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램에 있어서,RL 에이전트에서 각 데이터 지점에 대하여 적어도 하나 이상의 특징을 획득함에 따라 상기 획득된 특징에 대한 분류 손실과 획득 비용과 관련된 프레임워크를 공식화하는 단계; 상기 프레임워크를 통하여 RL 에이전트와 분류기를 공동으로 학습시키는 단계; 및상기 RL 에이전트와 분류기에서 공동으로 학습을 수행함에 따라 새로운 데이터 지점에 대한 특징 획득을 추론하는 단계를 포함하고,상기 획득된 특징에 대한 분류 손실과 획득 비용과 관련된 프레임워크를 공식화하는 단계는,상기 획득된 특징에 대한 분류 손실과 획득 비용을 동시에 최소화하는 모델을 학습시키기 위하여 프레임워크를 구성하고, 상기 획득된 특징에 대하여 환경에 의하여 주어지는 보상을 예측하기 위하여 기 설정된 기준 이상의 정보가 제공되었는지 여부를 측정하고, 상기 RL 에이전트에서 상기 각 데이터 지점에서의 분류 수행 여부에 따라 보상을 제공하고, 상기 RL 에이전트에 딥러닝을 수행함으로써 상태-행동 값 함수를 근사화하여 정책을 탐색하는 단계 를 포함하는 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램
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컴퓨터로 수행되는 프레임워크 시스템에 의하여 수행되는 공동학습 프레임워크를 제공하는 방법을 실행시키기 위하여 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램에 있어서,RL 에이전트에서 각 데이터 지점에 대하여 적어도 하나 이상의 특징을 획득함에 따라 상기 획득된 특징에 대한 분류 손실과 획득 비용과 관련된 프레임워크를 공식화하는 단계; 상기 프레임워크를 통하여 RL 에이전트와 분류기를 공동으로 학습시키는 단계; 및상기 RL 에이전트와 분류기에서 공동으로 학습을 수행함에 따라 새로운 데이터 지점에 대한 특징 획득을 추론하는 단계를 포함하고,상기 프레임워크를 통하여 RL 에이전트와 분류기를 공동으로 학습시키는 단계는,상기 RL 에이전트와 상기 분류기를 공동으로 학습시킴에 따라 특징 또는 숨은 특징들을 공유하고, 상기 RL 에이전트와 상기 분류기에서 공유되는 특징 또는 숨은 특징들의 서브 세트를 인코딩하는 단계를 포함하는 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램
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