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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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역사상 가장 위대한 정리 - 베이즈 정리2025.05.081. 베이즈 정리 베이즈 정리는 18세기 영국의 수학자 토머스 베이즈에 의해 처음으로 발표되었으며, 그 특이한 특성과 혁신적인 접근 방식으로 오랜기간 많은 이들에게 영감을 주고 있을 뿐 아니라, 최근 새롭게 다시 폭발적으로 주목받고 있습니다. 그 이유는 바로 머신러닝과 같은 새로운 분야에서의 그 쓰임이 점차 필수적인 요소가 되어가고 있기 때문입니다. 베이지안을 활용한 머신러닝은 데이터에서 불확실성과 확률적 추론을 다루는 데 베이즈 정리를 그 기반으로 하고 있습니다. 머신러닝에 베이즈 정리가 활용됨으로써 관측된 데이터를 바탕으로 예측...2025.05.08
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기업의 경영활동에서 발생한 문제를 해결하기 위한 노력2025.05.041. 기업의 빅데이터 활용 비즈니스 환경의 변화에 따라 정보시스템의 필요성이 대두되면서 기업들은 정보를 경영의 필수 요소로 판단하고 있다. 이에 따라 정보를 처리할 수 있는 시스템인 '빅데이터'가 발전하게 되었다. 금융권에서는 빅데이터 기반 머신러닝을 이용하여 이상금융거래를 사전에 탐지하고 방지하고 있으며, 신한은행은 SACP(Shinhan AI Core Platform)에 머신러닝 자기학습 프로세스를 도입하여 모형 재개발 비용과 시간을 절감하고 신용평가 모형을 지속적으로 최신화하여 신속한 대응력을 갖추게 되었다. 이처럼 빅데이터는...2025.05.04
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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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글로벌비즈니스애널리틱스1공통 비즈니스 애널리틱스란 데이터 과학 데이터 애널리틱스 데이터 분석 인공지능 머신러닝 딥러닝이 무엇인지 설명하시오2025.01.261. 비즈니스 애널리틱스 비즈니스 애널리틱스(Business Analytics)는 데이터를 기반으로 비즈니스 의사 결정을 지원하는 과정입니다. 기업의 경영활동의 효율성을 제고하기 위해 지원되는 비즈니스 도구로서, 과거 뿐만 아니라 현재 실시간으로 발생하는 데이터에 대하여 연속적이고 반복적인 분석을 통해 미래를 예측하는 통찰력을 제공하는데 활용 됩니다. 주로 데이터를 수집하고 분석하여 중요한 통찰력을 도출하고, 이를 통해 비즈니스 성과를 향상시키는 데 중점을 둡니다. 2. 데이터 과학 데이터 과학(data science)이란, 데이터...2025.01.26
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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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데이터 사이언티스트 인터뷰 준비2025.01.201. 데이터 전처리 데이터셋에 존재할 수 있는 결측값과 이상치를 처리하는 것이 중요하다. 결측값은 평균, 중앙값 등으로 대체하거나 제거할 수 있으며, 이상치는 상자 그림이나 Z-점수를 사용해 식별하고 제거하거나 대체할 수 있다. 또한 데이터의 스케일을 맞추기 위해 정규화 작업이 필요하다. 2. 머신러닝 모델 과적합 방지 과적합을 방지하기 위해 교차 검증, 정규화 기법(L1, L2), 조기 종료 등의 방법을 사용할 수 있다. 교차 검증을 통해 데이터를 최대한 활용하고 모델의 일반화 성능을 평가할 수 있으며, 정규화 기법은 모델의 복잡...2025.01.20
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대학 부설 한국어 어학당을 AI로 분석 적용(인공지능과 데이터마이닝 과제)2025.05.141. 어학연수생 유치 예측 마케팅 기술을 활용하여 과거 10년간의 모집 인원 데이터를 분석하고 국가별, 지역별, 성별, 연령별, 성취도, 모집기관별 등의 데이터를 활용한 CRM 데이터를 구축할 수 있습니다. 이를 통해 시기에 맞는 맞춤형 마케팅 정보를 제공할 수 있습니다. 또한 모집 프로세스에 AI를 도입하여 서류 검토, AI 인터뷰, 챗봇 상담 등을 자동화함으로써 업무 프로세스를 개선하고 효율성을 높일 수 있습니다. 2. 교육시스템 개선 AI 학습 플랫폼을 개발하여 학생들이 본국에서 입국 전부터 사전 학습을 할 수 있도록 하고, ...2025.05.14
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머신러닝 효과검증2025.05.101. 머신러닝 효과검증 머신러닝 과제의 실제 효과를 보여주기 위해 다음과 같은 방법들을 고려할 수 있습니다: 정량적인 성능 개선, 시간과 비용 절감, 예측 능력 개선, 인사이트 제공, 실제 시스템 통합. 이러한 방법들을 통해 머신러닝 과제의 실제 효과를 증명할 수 있습니다. 과제의 목적과 환경에 따라 적절한 방식으로 결과를 제시하는 것이 중요합니다. 2. 제조 수율영향성 분석 수율 영향성을 분석하는 머신러닝 과제를 위한 분석 툴을 제작하기 위해 다음과 같은 절차를 따를 수 있습니다: 데이터 수집, 데이터 전처리, 특성 선택 및 추출...2025.05.10
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