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Poster Session Ⅱ : Artificial Intelligence / IoT & Big Data
Ensemble-based Semi-supervised Learning to Improve sales prediction for medical products
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- 발행기관
- 한국차세대컴퓨팅학회 바로가기
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- 간행물
- 한국차세대컴퓨팅학회 학술대회 바로가기
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- 통권
- The 8th International Conference on Next Generation Computing 2022 (2022.10)바로가기
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- 페이지
- pp.271-273
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- 저자
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- 언어
- 영어(ENG)
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- URL
- https://www.earticle.net/Article/A419797
원문정보
초록
- 영어
- Recently, due to the recent significant advances in machine learning and deep learning, it is being utilized in many fields. However, real-world data in the medical field significantly degrades the performance of machine learning algorithms due to problems that are heavily skewed to specific states or that the distribution of data is unbalanced. Therefore, this study solves the problem of not being learned by converting the dependent variable into a regression problem that predicts using a new dependent variable by pseudo labeling. Also, this study present ensemble methods to improve the performance of the model and prevent overfitting.
목차
Abstract
I. INTRODUCTION
II. PROPOSED METHOD
A. Dataset
B. Generating dependent variables with pseudo labeling
III. EXPERMIMENT
A. Experiment result with each model
B. Experiment result with Ensemble model
IV. CONCLUSION
REFERENCES
키워드
Pseudo Labeling Ensemble Learning Regression Artificial Intelligence LSTM XGBoost저자
간행물 정보
발행기관
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- 발행기관명
- 한국차세대컴퓨팅학회 [Korean Institute of Next Generation Computing]
- 설립연도
- 2005
- 분야
- 공학>컴퓨터학
- 소개
- 본 학회는 차세대 PC 및 그 관련분야의 학술활동을 통하여 차세대 PC의 학문 및 기술발전을 도모하고 산업발전 및 국제협력 증진을 목적으로 한다.
간행물
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- 간행물명
- 한국차세대컴퓨팅학회 학술대회
- 간기
- 반년간
- 수록기간
- 2021~2025
- 십진분류
- KDC 566 DDC 004
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