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통계학과 머신러닝에서의 회귀 분석 목적 비교2025.04.271. 통계학에서의 회귀 분석 통계학에서의 회귀 분석은 여러 변수 사이의 경향성을 분석하는 방법으로, 한 변수의 값이 다른 변수의 값을 설명할 수 있도록 두 변수의 관계를 수식으로 표현하고 데이터로부터 추정하는 분석을 의미한다. 단순 선형 회귀 분석, 다중 선형 회귀 분석, 비선형 회귀 분석 등 다양한 방법이 있다. 2. 머신 러닝에서의 회귀 분석 머신 러닝은 인공지능의 연구 분야 중 하나로, 인간의 학습 능력과 같은 기능을 컴퓨터에서 실현하고자 하는 기술이다. 머신 러닝에서의 회귀 분석은 입력 데이터를 기반으로 예측이나 결정을 도출...2025.04.27
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비즈니스 애널리틱스란 무엇인지 설명하시오2025.01.261. 비즈니스 애널리틱스의 역사와 정의 비즈니스 애널리틱스는 1950년대 경영과학에서 출발하여, 기술 발전과 함께 꾸준히 진화해 왔다. 비즈니스 애널리틱스는 데이터를 기반으로 비즈니스 문제를 해결하고 전략적 의사결정을 지원하는 일련의 프로세스를 의미한다. 이는 단순한 데이터 분석을 넘어, 데이터를 통해 미래를 예측하고 최적의 행동을 결정하는 데 중점을 둔다. 2. 비즈니스 애널리틱스 관련 용어 설명 데이터 과학, 데이터 애널리틱스, 데이터 분석, 인공지능, 머신러닝, 딥러닝 등 비즈니스 애널리틱스와 관련된 주요 용어들을 자세히 설명...2025.01.26
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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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스마트폰을 이용한 음식물 인식 및 칼로리 분석 애플리케이션 개발2025.01.231. 패턴인식 시스템의 구성요소와 처리 절차 패턴인식 시스템은 데이터로부터 유의미한 패턴을 인식하고 분류하는 기술로, 데이터 수집, 전처리, 특징 추출, 분류기 설계, 결과 해석의 다섯 가지 주요 구성 요소로 이루어진다. 이러한 구성 요소와 처리 절차는 음식물 인식 및 칼로리 분석 애플리케이션 개발에 필수적인 기반을 제공한다. 2. 음식물 인식 애플리케이션 개발 시 고려사항 음식물 인식 및 칼로리 분석 애플리케이션 개발 시 고려해야 할 사항으로는 높은 인식 정확도, 사용자 친화적인 인터페이스, 데이터 보안과 프라이버시, 다양한 음식...2025.01.23
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인공지능의 개념과 기술 그리고 활용사례2025.01.101. 인공지능의 개념 인공지능(AI)은 인간의 지능을 기계나 컴퓨터 소프트웨어로 구현하는 기술 또는 분야를 의미합니다. 즉, 인공지능은 기계가 인간의 학습, 추론, 문제해결 등의 지능적인 기능을 수행할 수 있는 능력을 가지도록 프로그래밍하거나 학습하는 컴퓨터 과학 분야입니다. 인공지능은 크게 '약한 인공지능(weak AI)'과 '강한 인공지능(Strong AI)'으로 나뉩니다. 약한 인공지능은 특정 작업이나 한정된 범위에서 인간 수준 또는 그 이상의 성능을 발휘할 수 있는 인공지능이며, 강한 인공지능은 모든 인간 지능 활동을 수행할...2025.01.10
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디지털 중개 및 공유 트렌드와 미래 전망 보고서 - 디지털 혁신의 물결, 중개와 공유가 만드는 새로운 경제2025.01.101. 디지털 중개 및 공유 경제 이 보고서는 디지털 중개 및 공유 경제의 현재와 미래를 탐구하며, 최신 인공지능 기술과의 융합을 통해 이 분야가 어떻게 변화하고 있는지를 분석합니다. 디지털 중개 및 공유 경제는 인터넷과 모바일 기술의 발전에 힘입어, 전 세계적으로 다양한 산업 분야에서 급속도로 성장하고 있습니다. 이 보고서는 이러한 경제 모델이 소비자와 기업에 어떤 새로운 기회를 제공하는지, 그리고 이와 동시에 어떤 도전 과제를 안고 있는지를 탐색합니다. 2. 인공지능 기술 생성형 인공지능(Generative AI), 머신러닝(Ma...2025.01.10
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인공지능 시대에 데이터베이스의 필요성 및 중요성2025.01.181. 데이터베이스와 인공지능의 상호작용 데이터베이스와 인공지능은 밀접한 관계를 가지고 있습니다. 인공지능 알고리즘은 대량의 데이터를 필요로 하며, 데이터베이스 시스템은 이러한 데이터를 효율적으로 관리하고 활용할 수 있게 해줍니다. 데이터베이스는 실시간 처리와 대용량 데이터 활용을 위해 진화하고 있으며, 이를 통해 인공지능 기술의 발전을 지원하고 있습니다. 이러한 상호작용은 다양한 분야에서 혁신과 가치를 창출하고 있습니다. 2. 데이터 구조화와 데이터베이스의 역할 데이터의 구조화는 인공지능 기술의 효율성과 정확성을 높이는 데 중요한 ...2025.01.18
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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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MATLAB 머신러닝, 딥러닝, 강화학습 예제 실습하기2025.05.161. MATLAB MATLAB은 MathWorks사에서 개발한 공학용 소프트웨어로, 행렬을 기반으로 계산, 함수나 데이터를 그림으로 그리는 기능 및 프로그래밍을 통한 알고리즘 구현 등을 제공하며, 수치계산이 필요한 과학 및 공학 분야에서 다양하게 사용되는 프로그램이다. 2. 머신러닝 머신러닝은 인공지능의 하위 분야 중 하나로, 데이터를 기반으로 컴퓨터가 스스로 학습하고 예측하는 알고리즘을 연구하고 개발하는 기술 분야이다. 알고리즘의 유형에는 지도학습, 비지도학습(자율학습), 강화학습 이렇게 크게 세가지 정도가 있다. 3. 딥러닝 딥...2025.05.16
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2024 방송통신대 머신러닝 출석수업 만점 과제물2025.01.261. k-최근접 이웃 알고리즘 k 값은 k-최근접 이웃 알고리즘에서 최근접 이웃 수를 나타낸다. k 값이 작을수록 모델이 훈련 데이터에 민감해져서 과적합 문제가 발생할 수 있다. 반대로 k 값이 지나치게 크면 너무 많은 이웃을 고려하게 되어 모델이 단순화되어 데이터의 세부적인 패턴을 잘 잡지 못하여 성능이 떨어지게 된다. 2. 거리 계산 방식 기존 knn에 적용된 거리 계산식은 유클리드 거리 방식에서 맨하탄 거리 계산 방식으로 변경하였다. 유클리드 거리는 두 점 간의 직선적 거리를 측정하고, 맨하탄 거리는 각 차원에서 거리를 단순히...2025.01.26
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