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Research on Fair, Accountable, and Transparent ML systems
( Explaining what learned models predict: In which cases can we trust machine learning models and when is caution required )
Introduction
Our lives are becoming more dependent on the presence of machine learning(ML). But as data, the fue
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Machine)이다. 러시아 과학자 Vapnik이 1970년대 후분에 제안하였으나 당시에는 크게 주목받지 못하였다.
1990년대 들어서서 필기숫자 인식과 같은 실용적인 응용에서 우수한 일반화 능력이 입증되었고 이후 패턴인식과 기계학습 분야의 연구자들
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Machine Learning)에 관하여 조사하여 설명하고 기계학습을 위해 활용될 수 있는 정보통신 기술에 관하여 서술해 보았다. 전통적인 접근방법은 사람이 입·출력 사이의 데이터에서 직접 규칙을 찾아 작성해 규칙에 따른 프로그램을 출력하는 방법
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machine learning and artificial intelligence, and am eager to contribute to the development and advancement of these technologies. - Companies
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Machine Learning Repository (http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Zoo)
* References
[1] Pang-Ning Tan, Michael Steinbach, Vipin Kumar. Introduction to Data Mining.
Infinity Books. 2007. 488-497, 591-596.
[2] 조인호. SAS 강좌와 통계컨설팅. 영진닷컴. 2006. 606-639, 680-695.
[3] 최종후, 한상태, 강
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