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규칙기반인공지능, 머신러닝, 딥러닝의 정의와 장단점2025.01.211. 규칙기반 인공지능 규칙기반 인공지능은 인간의 지능을 기계에 부여하고자 하는 시도로, 계산 과정을 정의하는 기호와 기호 간 연산 규칙을 정의하는 초기 인공지능 기술입니다. 이는 자연어 처리, 수학적 정리 증명, 문제 해결, 전문가 시스템, 의사결정, 게임 등의 분야에서 성과를 보였지만, 학습 능력 부족과 패턴 인식 한계로 인해 1980년대부터 쇠퇴하게 되었습니다. 2. 머신러닝 머신러닝은 데이터를 학습하여 프로그램 스스로 결과를 얻도록 하는 인공지능 기술입니다. 특성 추출과 모델 학습을 통해 자율주행, 문자 인식, 개인비서, 의...2025.01.21
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머신러닝의 3가지 학습 방법: 지도학습, 비지도 학습, 강화학습2025.01.041. 지도학습 지도학습은 입력과 출력 간의 관계를 학습하는 방식으로, 정답과 사례를 연결시켜주는 방식으로 이루어집니다. 데이터 집합을 통해 입력과 출력 간의 함수관계를 기계가 배우게 되며, 이렇게 얻어진 함수를 모델이라고 합니다. 지도학습으로 만들 수 있는 대표적인 것은 패턴 분류와 회귀분석입니다. 2. 비지도 학습 비지도학습은 입력 데이터 세트에 레이블을 달아주지 않고, 기계가 데이터를 묶을 수 있는 특징을 스스로 찾아내게 합니다. 비지도 학습은 데이터 집합 속에서 숨겨진 패턴을 배우며, 군집화를 이용해 서로 유사한 데이터를 묶습...2025.01.04
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인공지능의 기본 개념과 원리 및 일상생활과 교육 분야에서의 활용 사례2025.01.181. 인공지능의 기본 개념 인공지능(AI)은 인간의 지능적 작업을 수행할 수 있도록 컴퓨터 시스템을 설계하고 개발하는 학문 분야입니다. AI는 기계 학습, 자연어 처리, 로보틱스 등 다양한 하위 분야를 포함하며, 인간의 학습, 추론, 문제 해결 능력을 모방하는 것을 목표로 합니다. 2. 인공지능의 원리 인공지능의 원리는 크게 두 가지로 나뉩니다. 첫째, 기계 학습은 데이터를 이용하여 컴퓨터가 학습하고 예측 모델을 만드는 과정입니다. 둘째, 딥 러닝은 인공 신경망을 사용하여 데이터를 계층적으로 처리하고, 복잡한 패턴과 관계를 학습하는...2025.01.18
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데이터마이닝의 정의와 활용 분야2025.01.181. 데이터마이닝의 정의 데이터마이닝은 대규모 데이터 세트에서 통계적이고 수학적인 기법을 활용하여 유용한 정보와 패턴을 추출하는 과정을 말한다. 이는 데이터베이스, 데이터 웨어하우스 또는 다양한 데이터 소스로부터 데이터를 수집하고 분석함으로써 이루어진다. 데이터마이닝은 기계 학습, 통계 분석, 패턴 인식, 인공지능 등의 다양한 분야의 기법과 원칙을 포괄하는 다중 학문적인 접근 방법을 사용한다. 2. 데이터마이닝 활용 분야: 상업 분야 온라인 소매업체는 고객의 구매 이력, 검색 기록, 선호도 등을 분석하여 개별 고객에게 맞춤형 제안을...2025.01.18
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경영정보시스템_인공지능의 개념과 기술 그리고 활용사례에 대해 조사하시오.2025.01.291. 인공지능의 개념 인공지능은 인간의 지능을 모방하거나 이를 초월하는 컴퓨터 시스템을 개발하는 학문이다. 인공지능의 개념은 크게 약한 인공지능과 강한 인공지능으로 구분된다. 약한 인공지능은 특정한 작업을 수행하도록 설계된 시스템이며, 강한 인공지능은 인간과 유사한 수준의 지능을 가지고 자율적으로 문제를 해결하고 학습할 수 있는 능력을 지닌 시스템을 의미한다. 2. 인공지능 기술: 기계학습과 딥러닝 인공지능의 핵심 기술로는 기계학습과 딥러닝 알고리즘이 있다. 기계학습은 데이터를 기반으로 모델을 학습시키고, 이를 통해 새로운 데이터에...2025.01.29
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딥러닝(Deep Learning) 기술의 활용 방안2025.05.101. 인공지능, 기계학습(Machine Learning), 딥러닝(Deep Learning)의 관계 인공지능의 영역 안에는 기계학습이 있고, 딥러닝은 기계학습의 한 분야이다. 최근 인공지능의 여러 기술 중에서도 기계학습의 딥러닝이 아주 놀랄만한 성과를 보여주고 있다. 2. 딥러닝 기술을 의료에 활용한 사례 또는 활용 방안 의료산업에서 딥러닝 기술이 적용되면서 매우 빠른 속도로 높은 정확도의 진단이 가능해지고 있다. 이를 활용하면 진단의 정확도는 높이면서도 투입되는 시간과 비용은 현저히 줄일 수 있다. 또한 개인에 최적화된 맞춤형케어...2025.05.10
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생성시스템에 대해 설명하시오2025.05.111. 생성시스템 생성시스템은 컴퓨터 프로그램이나 하드웨어를 사용하여 새로운 콘텐츠를 자동으로 생성하는 시스템을 말합니다. 이러한 시스템은 인공지능, 기계학습, 자연어처리 등의 기술을 활용하여 다양한 종류의 콘텐츠를 생성할 수 있습니다. 생성시스템은 예술, 문학, 음악, 게임, 디자인 등 다양한 분야에서 활용될 수 있으며, 콘텐츠의 품질과 다양성을 향상시킬 수 있습니다. 2. 생성시스템의 작동 방식 생성시스템은 다양한 방식으로 작동할 수 있습니다. 예를 들어, 자연어처리 기술을 사용하여 텍스트를 생성하는 시스템은 주어진 데이터를 분석...2025.05.11
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모수적 추정을 통한 데이터 기반 분포 모형화 3 (Python 코딩)2025.05.131. 모수적 추정 모수적 추정을 통해 데이터를 반영하여 분포 모델을 도출하는 과정과 그 중요성에 대해 다루고 있습니다. 기본적인 수식 y = ax + b*sin(x)에서 a와 b를 임의로 바꾼 후 단 10개의 데이터를 생성하고, 이를 바탕으로 추정을 수행합니다. MCMC 샘플링을 통해 posterior 분포를 추정하고, 이를 시각화하여 파라미터의 불확실성과 추정치의 변동성을 확인합니다. 2. 데이터 기반 모델링 주어진 데이터를 바탕으로 모수적 추정을 수행하여 모델을 도출하는 과정을 설명하고 있습니다. 10개의 데이터만을 사용하여 비...2025.05.13
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인공지능의 개념과 기술 그리고 활용사례에 대해 조사하시오2025.05.131. 약한 인공지능과 강한 인공지능의 비교 약한 인공지능은 기본적으로 인간의 지능 수준을 넘지 못하고 제한된 작업에만 사용되는 인공지능을 의미한다. 반대로 강한 인공지능은 인간의 지능을 초월하여 다양한 작업을 수행하고 사람과 유사한 추론, 학습, 문제 해결 능력을 갖춘 인공지능을 말한다. 약한 인공지능은 사전에 정의된 규칙이나 알고리즘을 사용하여 작업을 수행하지만, 강한 인공지능은 데이터 기반 학습을 통해 지식을 습득하고 문제를 해결한다. 약한 인공지능은 '자아'가 없다는 차이점이 있다. 2. 기계학습의 개념과 특징 기계 학습은 인...2025.05.13
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단 3개의 데이터만 가지고 모델 추정하기 (베이지안 추정, Python source code 예제 포함)2025.05.131. 베이지안 추정 베이지안 추정은 제한된 데이터를 활용하여 미지의 모델 매개변수를 추정하는 방법입니다. 이 예제에서는 PyMC3 라이브러리를 사용하여 베이지안 모델을 정의하고, MCMC 샘플링을 통해 매개변수의 사후 분포를 추출합니다. 이를 통해 불확실성을 고려하면서도 가능한 모든 시나리오를 종합적으로 고려하여 예측의 중심 경향을 나타낼 수 있습니다. 2. PyMC3 PyMC3는 확률적 프로그래밍 라이브러리로, 베이지안 모델링과 추론을 수행할 수 있습니다. 이 예제에서는 PyMC3를 사용하여 베이지안 모델을 정의하고, MCMC 샘...2025.05.13
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