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하이퍼파라미터와 컴퓨팅 환경에 따른 기계학습 모델 학습 중 탄소 배출량 발생 패턴 식별
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- 발행기관
- 한국경영정보학회 바로가기
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- 간행물
- 한국경영정보학회 정기 학술대회 바로가기
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- 통권
- 2024 경영정보관련 춘계통합학술대회 (2024.05)바로가기
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- 페이지
- pp.620-621
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- 저자
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- 언어
- 한국어(KOR)
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- URL
- https://www.earticle.net/Article/A455418
원문정보
초록
- 한국어
- 인공지능(AI) 기술과 컴퓨팅 성능의 발전으로 인공지능 연구가 활발해지고 있으나, 단기적인 성능 개선을 주목적으로 연구를 진행하고 있다. 이는 잠재적으로 심각한 환경 문제를 야기할 수 있다. 다양한 탄소 배출량 측정 도구와 소프트웨어 탄소 강도(SCI) 표준 등 인공지능 모델에 따른 탄소 배출량을 평가하는 연구가 진행되는 가운데, 본 연구에서는 전자상거래 고객 행동 데이터를 활용해 하이퍼파라미터와 컴퓨팅 환경의 변화에 따라 발생하는 탄소 배출량의 패턴을 파악하고 인공지능 모델의 친환경적인 아키텍처 전략을 식별하고자 한다.
목차
Introduction
Literature Review
Methodology
References
저자
간행물 정보
발행기관
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- 발행기관명
- 한국경영정보학회 [The Korea Society of Management information Systems]
- 설립연도
- 1989
- 분야
- 사회과학>경영학
- 소개
- 이 학회는 경영정보학의 연구 및 교류를 촉진하고 학문의 발전과 응용에 공헌함을 목적으로 합니다.
간행물
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- 간행물명
- 한국경영정보학회 정기 학술대회 [KMIS Conference]
- 간기
- 반년간
- 수록기간
- 1990~2026
- 십진분류
- KDC 325 DDC 658
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