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컴퓨터공학과 프로젝트, 보고서 주제 추천2025.01.101. 머신러닝/인공지능 프로젝트 이미지 분류, 자연어 처리, 음성 인식 등과 같은 머신러닝 및 딥러닝 알고리즘을 활용한 프로젝트를 수행해볼 수 있다. 예를 들어, 손으로 쓴 숫자 인식, 감정 분석, 스팸 필터링 등의 주제를 다룰 수 있다. 2. 웹 개발 프로젝트 웹 애플리케이션 개발을 통해 프론트엔드와 백엔드 기술을 익힐 수 있다. 예를 들어, 블로그 플랫폼, 전자 상거래 웹사이트, 온라인 게임 등을 만들어 볼 수 있다. 3. 모바일 앱 개발 안드로이드나 iOS 플랫폼에서 모바일 앱을 개발하는 프로젝트를 수행해볼 수 있다. 예를 들...2025.01.10
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우리 주변 머신러닝의 대표적인 혁신(편리성 등) 사례 연구2025.01.181. 문화공간과 전시관의 머신러닝 활용 문화공간과 전시관에서는 머신러닝을 활용한 관람객 맞춤형 서비스가 도입되고 있습니다. 예를 들어, 런던의 대영박물관은 머신러닝을 통해 방문객의 관심사를 분석하고, 맞춤형 투어 경로를 제공합니다. 이를 통해 관람객은 자신이 선호하는 전시물에 집중할 수 있으며, 보다 풍부한 관람 경험을 얻을 수 있습니다. 2. 매장 디스플레이에서의 머신러닝 활용 소매업체들은 머신러닝을 활용하여 고객의 구매 패턴을 분석하고, 이에 맞춰 매장 디스플레이를 최적화합니다. 예를 들어, 아마존 고(Amazon Go) 매장은...2025.01.18
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성공적인 머신러닝 모델링을 위한 프로세스2025.01.151. 결정 트리 알고리즘 결정 트리(Decision Tree)는 지도 학습(Supervised Learning)에서 사용되는 머신러닝 알고리즘 중 하나입니다. 이 알고리즘은 데이터를 분석하고 특정 기준에 따라 여러 개의 의사 결정 규칙을 만들어내는 방식으로 동작합니다. 이러한 의사 결정 규칙들을 트리 구조로 나타내기 때문에 '결정 트리'라는 이름이 붙었습니다. 의사 결정 트리는 금융, 의료, NLP, 추천 시스템 및 프로세스 최적화 내에서 주로 사용되며, 다양한 도메인에 걸친 의사결정 트리의 다양성을 보여주고 많은 산업에서 실제 문...2025.01.15
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아마존 웹 서비스(AWS)의 클라우드 컴퓨팅 활동 요약2025.01.161. 아마존 클라우드의 주요 서비스 종류 및 기능 아마존 웹 서비스(AWS)는 컴퓨팅, 스토리지, 데이터베이스 등 다양한 클라우드 서비스를 제공하고 있다. 컴퓨팅 서비스로는 Amazon EC2, AWS Lambda 등이 있으며, 스토리지 서비스로는 Amazon S3, Amazon EBS 등이 있다. 데이터베이스 서비스로는 Amazon Aurora, Amazon DynamoDB 등이 있다. 이러한 다양한 클라우드 서비스를 통해 기업들은 IT 인프라를 효율적으로 운영할 수 있다. 2. 향후 예상되는 클라우드 서비스 향후 클라우드 서비스...2025.01.16
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숨겨진 물리적 변수 발견을 위한 머신 러닝 알고리즘2025.01.161. 머신 러닝 알고리즘 최근 과학의 발전이 점차 복잡한 방향으로 나아가면서, 이를 이해하고 분석하기 위한 방법론에 대한 필요성이 증가하고 있다. 특히 물리학에서는 복잡한 물리적 현상을 설명하기 위해 다양한 변수들을 식별하고 이들 간의 관계를 정의하는 과정이 요구되는데, 이는 굉장히 복잡하고 어려운 작업이다. 이러한 배경 속에서 컬럼비아 대학의 연구진이 개발한 머신 러닝 알고리즘은 동작 관련 영상만을 보고도 관련된 물리적 변수를 발견하고 산출하는 능력을 갖추고 있다. 2. 물리적 변수 발견 이 알고리즘이 뛰어난 점은, 알려진 시스템...2025.01.16
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인공지능 머신러닝 지도학습, 비지도학습, 강화학습의 실사례2025.01.161. 지도학습(Supervised Learning) 지도학습은 입력한 데이터와 출력한 데이터를 각각 공급하여 작동하는 유형으로, 훈련을 통해 알고리즘이 입력값을 바탕으로 내용을 처리하고 모델을 수정하며 원하는 출력에 근접하는 결과물을 산출하게 됩니다. 이는 분류와 예측 문제에 유용한 학습 방법으로, 스팸 이메일 탐지 기능은 대표적인 사례입니다. 해당 모델은 '스팸 메일'과 '비스팸 메일'로 레이블이 지정된 이메일 데이터 집합을 통해 학습되며, 키워드, 발신자 정보, 이메일 구조 및 내용과 같은 특징을 사용하여 새로운 수신 이메일을 ...2025.01.16
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방송통신대학교 통계데이터학과) 파이썬컴퓨팅 출석수업과제물 (30점 만점 A+)2025.01.261. 파이썬 개발 서비스 및 소프트웨어 파이썬은 ABC 언어의 특징을 계승하여 1991년 2월에 version 0.9.0을 시작으로 간결한 문법, 쉬운 사용성, 높은 확장성을 추구하는 프로그래밍 언어로 개발되었고, 1994년에 함수형 프로그래밍, 문자열 처리 기능 등을 추가한 version 1.0이 공개되면서 파이썬의 서막이 열렸다. 그 이후, version 2.0, 3.0을 거쳐 현재는 version 3.21.1까지 꾸준히 발전해왔다. 파이썬이 발전하게 된 중요한 계기는 다양한 라이브러리의 등장인데, 데이터과학 분야에서는 Nump...2025.01.26
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건국대학교 오픈소스SW프로젝트 1 머신러닝으로 해결할 수 있는 문제, 머신러닝의 세가지 요소2025.01.191. 머신러닝을 적용할 수 있는 문제 사용자의 음식 기호에 맞는 한식 추천 문제를 해결하기 위해 비지도학습의 분류를 사용할 수 있으며, 서포트벡터 머신 모델을 고려하고 있다. 또한 사용자에게 세 가지 정도의 한식을 추천하는 것을 목표로 하고 있다. 2. 머신러닝의 3가지 요소 머신러닝의 핵심 요소는 Task, Experience, Performance measure이다. Task는 머신러닝을 통해 해결하려는 문제, Experience는 실제 데이터를 바탕으로 한 학습, Performance measure는 학습을 바탕으로 생성된 모...2025.01.19
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마이크로 모빌리티 서비스 제공 기업의 수요 예측 전략2025.01.191. 수요 예측 방법 과거 데이터 분석, 회귀 분석, 머신러닝 모델 등 다양한 방법을 활용하여 전동 킥보드의 수요를 예측할 수 있다. 과거 이용 데이터를 분석하여 시간대별, 요일별, 계절별 이용 패턴을 파악하고, 날씨, 인구 밀도, 교통 상황 등 다양한 변수와의 관계를 분석하여 수요를 예측할 수 있다. 또한 머신러닝 모델을 활용하면 복잡한 패턴을 정확하게 포착할 수 있어, 수요 예측의 정밀도가 향상될 것이다. 2. 필요한 데이터 수요 예측을 위해 필요한 데이터에는 과거 이용 데이터, 인구 및 인구 이동 데이터, 날씨 데이터, 교통 ...2025.01.19
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인공지능의 개념과 기술 그리고 활용사례에 대해 조사하시오2025.04.301. 인공지능의 개념 인공지능이란 인간의 지능을 갖추어 인간의 학습 능력을 바탕으로 추론, 지각, 이해를 수행하는 컴퓨터 프로그램 기술을 의미한다. 약인공지능과 강인공지능의 두 가지 형태로 분류되며, 인간의 지시 여부에 따라 구분된다. 약인공지능은 인간이 요구하는 특정 분양의 일을 인간의 지시에 따라 수행하는 인공지능이며, 강인공지능은 인간의 사고와 정보처리 과정을 구현하기 위한 것으로 현재로서는 요원한 영역이다. 2. 머신러닝과 딥러닝 기계학습 또는 머신러닝은 인공지능을 구현하는 방법의 하나로, 알고리즘을 통해 데이터를 분석하고 ...2025.04.30
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