이 논문은 온라인 기계 학습(OL)에 대한 시스템 이론적 접근을 제시한다. 전통적인 기계 학습 접근법은 학습 문제와 해결 방법에 초점을 맞추지만, 이 논문에서는 시스템 구조와 시스템 행동 관점에서 OL 시스템을 분석한다.
시스템 구조 측면에서는 OL 시스템 간 동형성과 이질성을 정의하고, 이를 활용하여 시스템 구조 간 관계를 파악한다. 시스템 행동 측면에서는 개념 drift(CD)를 중점적으로 다룬다. CD는 OL의 핵심 과제로, 입력 분포와 출력 분포의 변화를 통해 정의된다. 또한 지식 베이스 업데이트 방식을 제시한다.
이러한 시스템 이론적 접근은 OL 시스템의 설계와 분석에 활용될 수 있다. 특히 시스템 구조와 행동 간 관계 분석, 시스템 복잡도와 가변성 관리 등이 가능하다. 이를 통해 신뢰할 수 있는 OL 시스템 구축이 가능할 것으로 기대된다.
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Ключові висновки, отримані з
by Anli du Pree... о arxiv.org 04-08-2024
https://arxiv.org/pdf/2404.03775.pdfГлибші Запити