ALTERNATIVE TRAINING DISTRIBUTION DATA IN MACHINE LEARNING

摘要

머신 러닝 환경에서의 방법과 시스템에 대한 기술이 일반적으로 설명된다. 일부 예시에서, 방법은 메모리로부터 트레이닝 데이터를 회수하는 단계를 포함할 수 있다. 트레이닝 데이터는 트레이닝 입력과 트레이닝 레이블을 포함할 수 있다. 방법은 트레이닝 입력에 기초하여 데이터세트의 집합을 결정하는 단계를 더 포함할 수 있다. 방법은 트레이닝 입력에 기초하고 테스트 데이터에 기초하여 표본 외 오류의 집합을 결정하는 단계를 더 포함할 수 있다. 각각의 표본 외 오류는 데이터세트의 집합에서 각각의 데이터세트에 대응할 수 있다. 방법은 표본 외 오류의 집합에 기초하여 대안 분포 데이터를 생성하는 단계를 더 포함할 수 있다. 대안 분포 데이터는 트레이닝 데이터에 적용될 가중치를 결정하는 데에 사용될 수 있다.