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학습성과 데이터2024.10.041. 데이터 과학과 빅데이터 1.1. 데이터 증강의 개념과 중요성 데이터 증강(Data Augmentation)은 현대 머신러닝과 딥러닝 분야에서 빠질 수 없는 핵심 개념이다. 데이터의 양과 질은 모델의 성능과 일반화 능력에 큰 영향을 미치지만, 현실적인 제약으로 인해 충분한 양의 고품질 데이터를 수집하기 어려운 문제가 존재한다. 이를 극복하기 위해 데이터 증강이 등장하였다. 데이터 증강은 기존의 데이터를 변형하여 새로운 데이터를 생성하는 과정을 의미한다. 이는 주어진 데이터를 다양한 관점에서 바라보고 확장하여 모델에 더 많은 ...2024.10.04
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빅데이터이의 이해와 활용 중간과제2024.10.061. 빅데이터의 이해 1.1. 빅데이터의 정의 빅데이터란 기존 데이터베이스 관리도구의 능력을 넘어서는 대량의 정형 또는 비정형 데이터 집합을 의미한다. 즉, 데이터베이스 등 기존의 데이터 처리 응용 소프트웨어로는 수집·저장·분석·처리하기 어려울 정도로 방대한 양의 데이터를 말한다. 전세계 저장 매체 용량의 증가 및 디지털화로 인해 다양한 종류의 대규모 데이터에 대한 생성, 수집, 분석, 표현을 그 특징으로 하는 빅데이터 기술이 발전하고 있다. 이러한 빅데이터 기술의 발전은 다변화된 현대 사회를 더욱 정확하게 예측하여 효율적으로 작...2024.10.06
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한국방송통신대 컴퓨터 구조 출석수업 평가과제2024.11.131. 데이터 분석과 기계학습 접근방법 1.1. 데이터 분석에 기계학습 접근방법이 도입된 이유 데이터 분석에 기계학습 접근방법이 도입된 이유는 관측치마다 변수가 급격히 증가하고 통제되지 않은 인간행동에 의해 생산된 데이터라는 복잡성 때문이다. 기존의 모수적 모형 접근방법으로는 좋은 결과를 기대하기 어려웠기 때문에, 알고리즘(algorithm) 접근방법이 도입되었다. 즉, 단순 선형 회귀분석과 같이 모수를 과거 데이터로부터 적합하는 모수적 모형 접근방법과는 달리, 알고리즘에 의해 정해진 방식에 따라 계산된 결과로 데이터를 분석하는 방...2024.11.13
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공공기관 빅데이터2024.11.251. 서론 지금은 제 4차 산업혁명의 시기를 맞이하여, 인터넷의 많은 활용에 따른 기업에서의 회사 정보를 저장하고, 활용할 수 있는 많은 양의 데이터가 필요하게 되어, 빅데이터의 중요성이 날로 증가하고 있다.""클라우드"가 다양한 기술을 포함한 용어인 것처럼, 포괄적 용어 "빅 데이터"는 아주 모호할 수 있다. 빅 데이터 시스템의 입력 데이터는 소셜 네트워크, 웹 서버 로그, 차량 흐름 센서, 인공위성 이미지, 방송 음성 스트림, 은행 거래 내역, 락 음악 MP3, 웹 페이지 콘텐츠, 정부 스캔 문서, GPS 경로 기록, 자동차 원...2024.11.25