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파이썬프로그래밍 - 파이썬의 개념과 특징을 정의하고, 파이썬으로 할 수 있는 일 3가지를 실제 사례를 들어 작성하시오.2025.01.161. 파이썬의 개념과 특징 파이썬은 1991년 귀도 반 로섬(Guido van Rossum)에 의해 개발된 고급 프로그래밍 언어입니다. 파이썬은 읽기 쉬운 문법과 동적 타이핑(dynamic typing), 인터프리터(interpreter) 방식의 언어로 잘 알려져 있습니다. 또한 객체 지향 프로그래밍(Object-Oriented Programming)과 함수형 프로그래밍(Functional Programming)을 지원합니다. 파이썬의 주요 특징으로는 간결하고 읽기 쉬운 문법, 광범위한 표준 라이브러리, 플랫폼 독립성, 동적 타이핑...2025.01.16
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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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마이크로 모빌리티 서비스 제공 기업의 수요 예측 및 전략적 배치2025.01.171. 수요 예측 방법론 수요 예측을 위해 시계열 분석과 머신 러닝 알고리즘을 활용할 수 있다. 시계열 분석은 과거 패턴을 바탕으로 미래를 예측하는 방법이며, 머신 러닝은 복잡한 데이터에서 패턴을 학습하여 예측하는 방법이다. 각각의 장단점이 있으므로, 상황에 따라 적절한 방법을 선택해야 한다. 2. 필요한 데이터 유형 및 수집 방법 수요 예측을 위해 필요한 데이터에는 이용 기록 데이터, 고객 프로필 데이터, 외부 환경 데이터가 있다. 이용 기록 데이터는 서비스 애플리케이션에서, 고객 프로필 데이터는 데이터베이스에서, 외부 환경 데이터...2025.01.17
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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
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인공지능의 개념과 기술 그리고 활용사례2025.01.021. 인공지능의 개념 인공지능은 기계가 인간의 지능을 모방하거나 구현하는 기술을 의미합니다. 이는 문제 해결, 학습, 추론, 자연어 이해 등의 인간의 지능적인 능력을 컴퓨터 프로그램이나 기계가 수행할 수 있도록 하는 분야를 포함합니다. 강한 인공지능은 인간과 동등한 지능을 가진 인공 시스템을 의미하며, 약한 인공지능은 특정한 작업이나 문제 해결에 특화된 인공 시스템을 의미합니다. 2. 인공지능의 주요 기술 인공지능의 주요 기술에는 머신러닝, 딥러닝, 자연어 처리가 있습니다. 머신러닝은 데이터에서 학습하고 패턴을 인식하여 결정을 내리...2025.01.02
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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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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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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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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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비즈니스 애널리틱스란 데이터 과학 데이터 애널리틱스 데이터 분석 인공지능 머신러닝 딥러닝이 무엇인지 설명하시오2025.01.261. 비즈니스 애널리틱스 비즈니스 애널리틱스는 빅데이터를 활용함에 있어서 비즈니스의 혁신을 추구하는 개념이다. 현재 미국에서는 기존 애널리틱스 기법에 빅데이터 기술을 접목시켜 정확한 정보를 제공함에 있어서 신속한 의사결정을 가능하게 하는 애널리틱스가 확산되고 있는 상황이다. 비즈니스 애널리틱스는 전세계적으로 가장 빠르게 성장하는 첨단 정보기술이며, 기업은 데이터를 기반으로 전략을 수립하고 예측 분석을 통한 미래의 트렌드를 예측하면서 실시간 데이터 분석을 통해 즉각적인 결정을 내릴 수 있어야 한다. 2. 데이터 과학 데이터 과학은 빅...2025.01.26
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