기계학습 파이프라인 구성을 위한 지식기반의 작업계획
저자
발행사항
청주 : 충북대학교, 2021
학위논문사항
학위논문(석사)-- 충북대학교 : 전기·전자·정보·컴퓨터학부 컴퓨터과학전공 2021. 2
발행연도
2021
작성언어
한국어
KDC
004 판사항(5)
발행국(도시)
충청북도
기타서명
Knowledge-based Planning for machine learning pipeline
형태사항
vi,49p. : 삽화, 표 ; 26cm
일반주기명
충북대학교 논문은 저작권에 의해 보호됩니다
지도교수:이건명
참고문헌 : p.45-47
UCI식별코드
I804:43009-000000055416
소장기관
The performance of a machine learning model is strongly affected by its machine learning pipeline consisting of data preparation, feature engineering, and model configuration and optimization. The search space of machine learning pipelines is huge because there are multiple alternatives for each stage of a machine learning pipeline. This thesis proposes a search strategy for machine learning pipeline to narrow down the search space examined while retaining good pipelines.
The proposed method examines candidate pipelines which are generated by hierarchical task network(HTN)-based plans. The HTN-based plans allow to describe the priorities of candidate pipelines and in addition the to put expertise into the priority establishment. The search strategy is a kind of anytime algorithm which suggests the so-far found best pipeline at the consumption of computation budget.
The proposed method has been implemented as an automated machine learning tool in which the information about data characteristics and the machine learning task is acquired via well-designed questions and the information is used to drive the search of machine learning pipelines with reference to the HTN-based plans for machine learning pipeline construction. The tool supports the machine learning pipeline construction which uses conventional machine algorithms but does not yet support deep learning models. The tool has been applied to various benchmark data sets to show its applicability.
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