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사물인터넷과 빅데이터의 관계 및 기회와 위협요인2025.01.211. 사물인터넷과 빅데이터의 관계 사물인터넷 환경에서는 대량의 센서데이터가 발생하게 되며, 이를 분석하기 위해 머신러닝 기술이 중요해지고 있다. 사물인터넷에서 발생하는 대량의 데이터를 분석하여 유의미한 정보를 도출하고 미래를 예측하는 것이 빅데이터의 역할이다. 2. 사물인터넷과 빅데이터 활용 사례 코카콜라의 프리스타일 음료 자판기와 디컨스트럭션의 공사현장 관리 시스템 등 사물인터넷 기술과 빅데이터 분석을 활용한 사례를 소개하였다. 이를 통해 실시간 관리와 고객 맞춤형 서비스 제공 등의 효과를 얻을 수 있다. 3. 사물인터넷 시대의 ...2025.01.21
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베이지안 네트워크 이용해서 잔디가 젖어있는 원인 추정하기2025.01.171. 베이지안 네트워크 베이지안 네트워크는 확률적 모델을 기반으로 사건 간의 의존 관계를 표현하는 도구입니다. 이를 통해 복잡한 문제를 구조적으로 분석하고 예측할 수 있습니다. 이 예제에서는 베이지안 네트워크를 사용하여 비가 오는지, 스프링클러가 작동하는지, 그리고 잔디가 젖는지에 대한 관계를 모델링하고 있습니다. 2. 조건부 확률 베이지안 네트워크에서는 각 변수 간의 의존 관계를 나타내기 위해 조건부 확률 분포를 사용합니다. 이를 통해 주어진 조건하에서 특정 사건이 발생할 확률을 계산할 수 있습니다. 이 예제에서는 비의 발생 확률...2025.01.17
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선형회귀(Linear Regression)는 통계인가 머신 러닝인가?2025.05.081. 선형회귀 선형 회귀는 연속 값을 예측하는 데 사용되는 통계 방법입니다. 선형 회귀 모델은 두 변수 간의 관계를 설명하는 선형 방정식을 찾는 통계적 방법입니다. 선형 회귀 모델은 통계, 공학, 마케팅, 금융, 제조를 포함한 다양한 분야에서 사용됩니다. 선형 회귀는 데이터를 설명하고 미래를 예측하는 데 사용할 수 있는 가장 널리 사용되는 방법입니다. 2. 통계와 머신러닝 머신러닝의 등장으로 선형회귀는 주로 '지도 학습' 문제에서 사용됩니다. 선형회귀는 입력 변수와 출력 변수 사이의 선형적인 관계를 모델링하여 새로운 입력에 대한 출...2025.05.08
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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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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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머신러닝, 딥러닝을 활용한 부동산 거래 지원 서비스 제안2025.01.041. 머신러닝과 딥러닝의 개념 머신러닝은 기계가 데이터와 알고리즘을 사용해 스스로 학습하고 지능을 높여가는 인공지능 기술이다. 딥러닝은 기계학습의 고차원적 수준으로, 연속된 층을 점진적으로 심도 있게 학습할 수 있다. 이를 통해 기계가 사람처럼 자연스럽게 사고하고 행동하는 것이 가능해진다. 2. 머신러닝과 딥러닝의 활용 사례 머신러닝과 딥러닝은 다양한 분야에서 활용되고 있다. 챗봇, 음성인식, 이미지 인식, 기계 번역 등이 대표적인 사례이다. 부동산 분야에서도 머신러닝을 활용해 부동산 가격 예측, 투자 의사결정 지원 등에 활용되고 ...2025.01.04
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세종대학교 소프트웨어 특강 과제12025.05.101. Linear Regression 주어진 데이터에 대해 가장 잘 맞는 선형 회귀 모델을 찾았습니다. Gradient Descent 알고리즘을 사용하여 모델의 최적 매개변수를 구했으며, 이를 통해 입력 x=15에 대한 y 값을 예측할 수 있었습니다. 또한 회귀선을 데이터 포인트와 함께 시각화하였습니다. 2. Logistic Regression 두 개의 입력 변수(Petal_Length, Petal_Width)를 사용하여 Iris versicolor와 Iris virginica 두 클래스를 구분하는 로지스틱 회귀 모델을 구현하였습니...2025.05.10
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정보기술의 발전과정과 기업의 활용 사례2025.01.211. 퀵커머스 마켓컬리는 기존의 전자상거래와 달리 밤 11시 늦게 고객이 주문하더라도 다음날 7시 전까지 새벽에도 배송해주는 퀵커머스 시스템을 가지고 있다. 이러한 퀵커머스 시스템의 기반에는 휴대폰 어플리케이션이라는 정보통신기술이 중심이 되었다. 2. SCM 마켓컬리는 운송을 담당하는 부서를 3개로 나누어, 운송에 대한 리스크를 감소하는 방향으로 SCM을 실현한다. 부서 간의 통신과 다른 운송업체와의 실시간 피드백 및 실시간 사항을 전달하는 것은 정보통신기술이 아니라면 불가능하다. 3. CRM 마켓컬리는 고객의 니즈를 파악하기 위해...2025.01.21
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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
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경영정보시스템 - AWS 클라우드 컴퓨팅 서비스 분석2025.05.081. AWS 클라우드 컴퓨팅 서비스 AWS는 컴퓨팅, 스토리지, 데이터베이스, 분석 서비스는 물론 사물인터넷(IoT), 머신러닝 서비스 등 다양한 클라우드 컴퓨팅 서비스를 제공한다. 주요 서비스로는 Amazon EC2, Amazon S3, Amazon EBS, Amazon RDS, Amazon DynamoDB, Amazon Redshift, Amazon Kinesis, Amazon EMR, Amazon SageMaker, AWS IoT 등이 있다. 이러한 서비스는 확장성과 유연성이 뛰어나며 다양한 애플리케이션에 활용될 수 있다. 2...2025.05.08
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