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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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공업수학 ) 공업수학의 차원(次元, dimension) 도구 중 한 가지 선택 후 주제 대상의 효과적 활용에 대해 장점이나 근거, 예시 등을 구체적으로 제시하되 자기 고유 의견을 포함시켜 논술2025.01.241. 벡터(vector)의 효과적 활용 벡터는 선형대수학의 기본 단위라고 할 수 있으며 다양한 데이터들을 쉽게 표현할 수 있다는 점이 큰 장점이라고 할 수 있다. 데이터를 다양한 피처로 표현할 수 있으며, 피처를 목록화시키게 되면 데이터 사이언스에서는 벡터가 곧 피처의 목록이 될 수 있어 데이터 특징을 쉽게 표현할 수 있다는 점이 장점이고 효과적인 활용으로 평가될 수 있다. 또한 데이터들을 표현하는 식을 찾기 위해서 좌표계를 활용해 식을 찾을 수 있는 지도를 만들 수 있다는 점에서 효과적인 활용으로 평가될 수 있다. 최근 머신러닝과...2025.01.24
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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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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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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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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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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
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