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비즈니스 애널리틱스와 관련 기술의 정의 및 역사2025.01.261. 비즈니스 애널리틱스 비즈니스 애널리틱스는 기업의 의사 결정을 지원하기 위해 데이터를 분석하여 통찰력을 도출하고 이를 기반으로 전략을 수립하는 과정입니다. 비즈니스 애널리틱스는 20세기 중반 컴퓨터 기술의 발전과 함께 시작되었으며, 통계 기법, 데이터 마이닝, 예측 모델링, 인공지능 등을 활용하여 비즈니스 성과를 개선하는 것을 목표로 합니다. 2. 데이터 과학 데이터 과학은 다양한 형태의 데이터를 분석하고 의미 있는 정보를 추출하는 학문적 분야입니다. 통계학, 수학, 컴퓨터 과학 등을 기반으로 하며, 데이터 처리, 분석, 예측 ...2025.01.26
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4차 산업혁명과 알고리즘(수학)2025.01.171. 4차 산업혁명 최근 인공지능 분야에 놀라운 성과가 나타나면서 인공지능은 미래의 일이 아니라 현실이 되고 있다. 그것은 빅데이터의 출현과 기계 스스로가 학습할 수 있는 '딥러닝(deep learning)'이라는 알고리즘의 개발 덕분이다. 알고리즘은 제 4차 산업혁명의 기초 작업으로 작용하고 있으며, 알고리즘을 안다는 것은 제 4차 산업혁명에 관한 이해도를 높이는 데 도움이 될 것이다. 2. 알고리즘 알고리즘이란 컴퓨터에서 쓰이는 용어로 어떤 문제의 해결을 위하여, 입력된 자료를 토대로 하여 원하는 출력을 유도하여 내는 규칙의 집...2025.01.17
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데이터 사이언티스트 인터뷰 준비2025.01.201. 데이터 전처리 데이터셋에 존재할 수 있는 결측값과 이상치를 처리하는 것이 중요하다. 결측값은 평균, 중앙값 등으로 대체하거나 제거할 수 있으며, 이상치는 상자 그림이나 Z-점수를 사용해 식별하고 제거하거나 대체할 수 있다. 또한 데이터의 스케일을 맞추기 위해 정규화 작업이 필요하다. 2. 머신러닝 모델 과적합 방지 과적합을 방지하기 위해 교차 검증, 정규화 기법(L1, L2), 조기 종료 등의 방법을 사용할 수 있다. 교차 검증을 통해 데이터를 최대한 활용하고 모델의 일반화 성능을 평가할 수 있으며, 정규화 기법은 모델의 복잡...2025.01.20
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성균관대 디지털플랫폼경영(Platform Business in Digital Economy) 교안 요약2025.01.201. 플랫폼 비즈니스 플랫폼은 외부 생산자와 소비자 간의 가치 창출 상호작용을 가능하게 하는 것으로, 다양한 선택, 검색, 시간 절약, 리뷰를 통한 정보 제공 등의 기능을 제공하여 비선형적인 효용과 가치 증대를 가져온다. 플랫폼의 주요 역할은 사용자 유치, 매칭, 거래 촉진이며, 이를 통해 네트워크 효과와 자체 가치를 창출한다. 2. 플랫폼 유형 플랫폼은 거래 플랫폼과 혁신 플랫폼으로 구분된다. 거래 플랫폼은 사용자 간 직접 거래를 중개하며, 혁신 플랫폼은 보완재 개발을 촉진한다. 플랫폼의 성공을 위해서는 적절한 시기 진입, 교차 ...2025.01.20
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인공지능의 학습과 강한 인공지능의 등장 가능성2025.05.091. 인공지능의 학습 인공지능의 핵심적인 특징은 그것이 학습을 할 수 있다는 것이다. 인공지능의 학습은 기본적으로 수많은 예시를 통해 이루어진다. 대표적인 학습 방식으로 머신러닝(Machine Learning)이 있다. 머신러닝(또는 기계학습)은 컴퓨터를 학습시켜 스스로 규칙을 형성하도록 하는 인공지능 개발 방식이다. 즉 머신러닝은 알고리즘(Algorithm)을 만들어 내는 알고리즘으로, 머신러닝을 통해 컴퓨터가 스스로 프로그램을 작성하기 때문에 사람은 별도의 프로그램을 작성할 필요가 없다. 딥 러닝 (Deep learning)은 ...2025.05.09
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MCMC를 활용한 베이지안 추론 - 동전 던지기 문제의 확률 추정 (파이썬예제풀이 포함)2025.05.091. MCMC(Markov Chain Monte Carlo) MCMC는 머신러닝과 통계학 분야에서 중요한 역할을 하는 AI(인공지능) 기법 중 하나입니다. MCMC는 복잡한 확률분포를 추정하거나 샘플링하기 위해 사용되며, 특히 베이지안 추론과 관련된 문제에 유용하게 적용됩니다. MCMC는 몬테카를로(Monte Carlo) 방법과 마코프 체인(Markov Chain)을 결합한 알고리즘으로, 마코프 체인을 이용하여 탐색 공간을 효과적으로 탐색하고 샘플링을 수행합니다. 2. 동전 던지기 문제 동전 던지기 문제는 간단하면서도 직관적인 문제...2025.05.09
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아마존 웹 서비스의 클라우드 컴퓨팅 활동 요약2025.05.151. 아마존 클라우드 서비스 종류와 기능 아마존 웹 서비스는 전 세계 클라우드 컴퓨팅 시장에서 압도적인 1위를 차지하고 있는 서비스로, 2006년에 설립되었다. 아마존 웹 서비스는 컴퓨팅, 스토리지, 데이터베이스, 개발자 도구, 보안, 관리 및 거버넌스, 분석 등 다양한 분야의 클라우드 서비스를 제공하고 있다. 이러한 서비스들은 API로 제어할 수 있으며, 자동화를 통해 비용을 최적화할 수 있다는 장점이 있다. 2. 아마존 클라우드 서비스 목록 아마존 웹 서비스에서 제공하는 주요 클라우드 서비스는 다음과 같다: 컴퓨팅(Amazon ...2025.05.15
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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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데이터베이스 관리 시스템은 많은 장점도 있지만 단점도 있다2025.01.241. 데이터베이스 백업과 회복의 복잡성 데이터베이스의 백업과 회복 절차가 복잡한 이유는 데이터베이스 자체의 본질적인 복잡성에서 시작된다. 현대 데이터베이스는 방대한 양의 데이터를 담고 있고, 각종 필드와 세부 구성이 매우 정밀하게 얽혀 있다. 또한 데이터베이스 환경에서는 이중화와 복제 기술을 통해 데이터를 보호하려는 시도가 이어지고 있는데, 이는 역설적으로 시스템 장애 시 회복 절차를 훨씬 복잡하게 만든다. 결국 데이터베이스 구조가 복잡할수록 백업과 회복 절차 또한 더 어렵고 정교하게 설계되지 않으면 안 된다. 2. 백업 및 회복 ...2025.01.24
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학습러닝, 머신러닝 분석 레포트2025.05.051. 학습(learning) 학습(learning)이란 데이터를 이용하여 모델(model)을 학습시키는 과정을 말합니다. 이 과정에서 모델은 입력 데이터(input)와 출력 데이터(output)의 관계를 학습하게 되는데, 이를 통해 새로운 입력 데이터가 주어졌을 때 모델은 예측 결과를 출력할 수 있게 됩니다. 2. 블랙박스(black box) 블랙박스(black box)란 모델이 내부에서 어떠한 일이 일어나는지 알 수 없는 상황을 말합니다. 따라서 모델이 학습하는 과정에서 입력 데이터와 출력 데이터만을 이용하여 내부의 동작 원리를 ...2025.05.05
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