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컴퓨터 시스템에 의한 방법에 있어서, 개별 인간에 대해 구성된 결정론적 앙상블 신경망을 기반으로, 입력되는 데이터에 대한 상기 인간의 불확실성 기대값을 추정하는 단계; 및상기 인간에 대해, 상기 불확실성 기대값이 속하는 불확실성 범위를 추론하는 단계를 포함하는, 방법
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제 1 항에 있어서, 상기 인간에 의해 평가되는 데이터 아이템들의 각각에 대한 불확실성 측정값들을 이용하여, 상기 결정론적 앙상블 신경망을 구성하는 단계를 더 포함하는, 방법
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제 2 항에 있어서, 상기 결정론적 앙상블 신경망을 구성하는 단계는,상기 평가되는 데이터 아이템들과 상기 불확실성 측정값들이 각각 매칭된 데이터 셋을 생성하는 단계;상기 데이터 셋을 이용하여, 복수의 학습 네트워크들을 학습시키는 단계; 및상기 학습 네트워크들을 결합하여, 상기 결정론적 앙상블 신경망을 구성하는 단계를 포함하는, 방법
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제 3 항에 있어서, 상기 데이터 셋은, 제 1 데이터 셋과 제 2 데이터 셋으로 구분되고,상기 학습 네트워크들을 학습시키는 단계는, 상기 제 1 데이터 셋을 이용하여, 상기 학습 네트워크들을 학습시키는, 방법
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제 4 항에 있어서, 상기 결정론적 앙상블 신경망을 구성하는 단계는,상기 제 2 데이터 셋을 이용하여, 상기 결정론적 앙상블 신경망을 검증하는 단계; 및상기 결정론적 앙상블 신경망의 검증 성공 시, 상기 인간에 대해 상기 결정론적 앙상블 신경망을 결정하는 단계를 더 포함하는, 방법
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제 1 항에 있어서, 상이한 인간에 대해, 상이한 결정론적 앙상블 신경망이 구성되는, 방법
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제 2 항에 있어서, 상기 인간은 상기 데이터 아이템들의 각각에 대해 한 번씩 평가하고, 그 결과로 상기 데이터 아이템들의 각각에 대해 상기 불확실성 측정값들의 각각이 획득되는, 방법
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컴퓨터 시스템에 있어서, 메모리; 및상기 메모리와 연결되고, 상기 메모리에 저장된 적어도 하나의 명령을 실행하도록 구성된 프로세서를 포함하고, 상기 프로세서는, 개별 인간에 대해 구성된 결정론적 앙상블 신경망을 기반으로, 입력되는 데이터에 대한 상기 인간의 불확실성 기대값을 추정하고, 상기 인간에 대해, 상기 불확실성 기대값이 속하는 불확실성 범위를 추론하도록 구성되는, 컴퓨터 시스템
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제 8 항에 있어서, 상기 프로세서는, 상기 인간에 의해 평가되는 데이터 아이템들의 각각에 대한 불확실성 측정값들을 이용하여, 상기 결정론적 앙상블 신경망을 구성하도록 구성되는, 컴퓨터 시스템
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제 9 항에 있어서, 상기 프로세서는, 상기 평가되는 데이터 아이템들과 상기 불확실성 측정값들이 각각 매칭된 데이터 셋을 생성하고, 상기 데이터 셋을 이용하여, 복수의 학습 네트워크들을 학습시키고, 상기 학습 네트워크들을 결합하여, 상기 결정론적 앙상블 신경망을 구성하도록 구성되는,컴퓨터 시스템
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제 10 항에 있어서, 상기 프로세서는,상기 데이터 셋을 제 1 데이터 셋과 제 2 데이터 셋으로 구분하고,상기 제 1 데이터 셋을 이용하여, 상기 학습 네트워크들을 학습시키도록 구성되는,컴퓨터 시스템
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제 11 항에 있어서, 상기 프로세서는,상기 제 2 데이터 셋을 이용하여, 상기 결정론적 앙상블 신경망을 검증하고,상기 결정론적 앙상블 신경망의 검증 성공 시, 상기 인간에 대해 상기 결정론적 앙상블 신경망을 결정하도록 구성되는,컴퓨터 시스템
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제 8항에 있어서, 상이한 인간에 대해, 상이한 결정론적 앙상블 신경망이 구성되는, 컴퓨터 시스템
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제 9 항에 있어서, 상기 인간은 상기 데이터 아이템들의 각각에 대해 한 번씩 평가하고, 그 결과로 상기 데이터 아이템들의 각각에 대해 상기 불확실성 측정값들의 각각이 획득되는, 컴퓨터 시스템
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비-일시적인 컴퓨터-판독 가능 저장 매체에 있어서, 개별 인간에 대해 구성된 결정론적 앙상블 신경망을 기반으로, 입력되는 데이터에 대한 상기 인간의 불확실성 기대값을 추정하는 단계; 및상기 인간에 대해, 상기 불확실성 기대값이 속하는 불확실성 범위를 추론하는 단계를 실행하기 위한 하나 이상의 프로그램들을 저장하기 위한 컴퓨터-판독 가능 저장 매체
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제 15 항에 있어서, 상기 결정론적 앙상블 신경망은,상기 인간에 의해 평가되는 데이터 아이템들의 각각에 대한 불확실성 측정값들을 이용하여, 구성되는, 컴퓨터-판독 가능 저장 매체
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제 16 항에 있어서, 상기 결정론적 앙상블 신경망은,복수의 학습 네트워크들이 결합되어, 구성되고,상기 학습 네트워크들은,상기 평가되는 데이터 아이템들과 상기 불확실성 측정값들이 각각 매칭된 데이터 셋을 이용하여 학습되는, 컴퓨터-판독 가능 저장 매체
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