총 87개
-
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
-
미래사회와 소프트웨어 과제 012025.01.291. GPU(Graphic Processing Unit) GPU는 컴퓨터에 들어있는 부품 중 하나로, 주로 그래픽 렌더링 작업을 수행하는 데 사용되지만 최근에는 과학 계산, 인공지능, 데이터 분석 등 다양한 용도로 활용되고 있다. GPU는 CPU와 달리 많은 연산을 병렬적으로 처리할 수 있는 강점이 있어 그래픽 및 영상처리, 인공지능, 머신러닝, 데이터 분석, 과학적 시뮬레이션 등의 작업에 유용하게 사용된다. 또한 GPU는 암호화폐 채굴 과정에서 중요한 역할을 하며, 머신러닝과 딥러닝에도 활용된다. 2. CPU와 GPU의 차이 CP...2025.01.29
-
인과관계의 개념과 증명을 위한 세 가지 조건2025.05.031. 인과관계의 개념 인과관계는 어떤 사건이 다른 사건에 영향을 미치는 관계를 의미합니다. 즉, 한 사건이 다른 사건의 원인이 되는 관계를 말합니다. 인과관계는 시간적 선후관계, 논리적 관계, 다양한 요인의 영향을 받는 특징을 가지고 있습니다. 인과관계를 파악하는 것은 다양한 분야에서 중요한 의사결정을 내리는 데 도움이 됩니다. 2. 인과관계 증명을 위한 세 가지 조건 첫째, 두 사건 간에 상관관계가 존재해야 합니다. 둘째, 원인이 결과보다 먼저 발생해야 합니다. 셋째, 인과관계를 제외한 다른 요인의 영향을 제어해야 합니다. 이를 ...2025.05.03
-
머신 러닝 학습을 위한 데이터 증량하기2025.05.081. 데이터 증강 데이터 증강(Data Augmentation)은 현대 머신러닝과 딥러닝 분야에서 핵심 개념이 되었습니다. 데이터의 양과 질은 모델의 성능과 일반화 능력에 큰 영향을 미치지만, 현실적인 제약으로 인해 충분한 양의 고품질 데이터를 수집하기 어려운 문제를 해결하기 위해 데이터 증강이 등장하였습니다. 데이터 증강은 기존의 데이터를 변형하여 새로운 데이터를 생성하는 과정으로, 모델의 학습과 예측 능력을 향상시킬 수 있습니다. 2. 데이터 증강 기법 다양한 데이터 증강 기법이 개발되어 있으며, 이를 통해 다양한 유형의 데이터...2025.05.08
-
머신러닝 2024년 2학기 방송통신대 출석수업과제물 과제 슬라이드 1~7의 코드 및 설명을 참조하여 신경망 구성 및 test accuracy 출력2025.01.261. Fashion MNIST 데이터셋 Fashion MNIST 데이터셋은 옷 이미지 데이터셋으로, 10개의 클래스(T-shirt/top, Trouser, Pullover, Dress, Coat, Sandal, Shirt, Sneaker, Bag, Ankle boot)로 구성되어 있습니다. 이 데이터셋을 사용하여 신경망 모델을 구축하고 학습을 진행합니다. 2. 데이터 전처리 데이터 시각화를 통해 이미지 데이터를 확인하고, 픽셀 값을 0~1 사이의 실수로 정규화하여 모델 학습에 사용합니다. 이미지 데이터를 1차원 벡터로 변환하는 과정...2025.01.26
-
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
-
스마트기술을 활용한 유지관리 인공지능, 머신러닝, 딥러닝 기술의 차이점2025.01.031. 인공지능 인공지능은 인간의 학습 능력과 추론 능력, 지각 능력 등을 컴퓨터 프로그램으로 실현한 기술을 말한다. 대표적인 인공지능 서비스로는 2018년에 SKT에서 출시한 AI 상담원 채티가 있다. 2. 머신러닝 머신러닝은 인공지능을 발전시키기 위해서 기계를 학습시키는 다양한 방법에 대한 학문이다. 대표적인 머신러닝 기술이 적용된 제품으로는 ADT 캡스가 2020년에 출시한 얼굴인식기를 통해 신분을 확인하는 '캡스 스마트패스'가 있다. 3. 딥러닝 딥러닝은 머신러닝보다 더 작은 개념으로 '신경망'을 통해서 인공지능을 만드는 머신...2025.01.03
-
머신러닝 출석수업 만점 과제2025.01.251. 머신러닝 머신러닝은 인공지능의 한 분야로, 데이터를 이용하여 알고리즘을 학습시켜 문제를 해결하는 기술입니다. 이 과제는 머신러닝 수업의 출석수업 과제물로, 코드 작성과 컴파일 결과를 포함하고 있습니다. 1. 머신러닝 머신러닝은 인공지능 기술의 핵심 분야로, 데이터를 기반으로 학습하고 예측하는 능력을 갖추고 있습니다. 이를 통해 다양한 분야에서 효율적이고 정확한 의사결정을 내릴 수 있습니다. 특히 의료, 금융, 제조업 등 많은 산업 분야에서 머신러닝 기술이 활용되고 있으며, 앞으로도 그 활용 범위가 더욱 확대될 것으로 예상됩니다...2025.01.25
-
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
-
인공지능의 개념과 기술 그리고 활용사례2025.01.091. 인공지능의 개념 인공지능은 인간의 학습, 추론, 문제 해결 등의 능력을 컴퓨터 프로그램이나 시스템을 통해 모방하거나 수행하는 기술을 의미합니다. 인공지능의 주요 특징 중 하나는 기계가 데이터를 학습하고 경험을 쌓아 나가는 능력을 가지고 있다는 것입니다. 이를 통해 기계는 문제를 해결하거나 패턴을 파악할 수 있으며, 인간의 학습과정을 모방하여 새로운 상황에 대처할 수 있게 됩니다. 2. 머신러닝과 딥러닝 머신러닝은 데이터를 기반으로 컴퓨터 시스템이 학습하고 예측을 수행하는 기술이며, 지도 학습, 비지도 학습, 강화 학습 등의 방...2025.01.09
2 / 9
