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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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AI, 머신러닝, 딥러닝의 관계2025.01.151. 인공지능(AI) 인공지능(AI)은 인간의 인지 기능을 모방하여 만들어진 기술로, 학습, 추론, 문제 해결과 같은 지능적 행동을 컴퓨터가 수행할 수 있게 합니다. AI는 처음에는 간단한 규칙과 로직을 기반으로 작동하는 시스템에서 출발했지만, 시간이 흐르며 머신러닝과 딥러닝과 같은 고급 기술로 발전했습니다. AI 기술은 지식 표현, 추론, 계획, 학습, 자연어 처리, 지각 등 다양한 기능을 통해 인간의 능력을 확장하고 산업 혁신을 촉진하고 있습니다. 2. 머신러닝 머신러닝은 데이터로부터 학습하여 패턴을 인식하고 예측을 수행하는 A...2025.01.15
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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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자율주행자는 어떻게 학습하고 운전할 수 있는지 기술하시오2025.01.111. 자율주행차의 개념과 중요성 자율주행차는 미래의 교통 시스템의 핵심 기술 중 하나이며, 인간의 운전 오류로 인한 교통사고를 줄이고, 교통 체증을 해소하며, 환경문제를 해결하는 데 큰 역할을 할 것으로 기대된다. 이러한 기술의 발전은 우리 사회에 긍정적인 영향을 미칠 것이며, 자율주행차의 개념과 중요성에 대한 이해와 함께 적극적인 지원이 필요하다. 2. 자율주행차의 학습 방법 자율주행차의 학습 방법에는 머신 러닝과 딥 러닝의 활용, 데이터 수집과 분석이 중요한 역할을 한다. 이러한 기술들은 자율주행차가 환경을 인식하고 판단하는 능...2025.01.11
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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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비즈니스 애널리틱스란 무엇인지 설명2025.01.261. 비즈니스 애널리틱스 비즈니스 애널리틱스는 데이터를 기반으로 혁신을 추구하는 기업들의 성공 사례를 보여준다. 아마존과 넷플릭스는 고객 데이터를 분석하여 개인화된 추천 서비스를 제공하고, 새로운 콘텐츠 개발에 활용하는 등 비즈니스 애널리틱스를 효과적으로 활용하고 있다. 비즈니스 애널리틱스를 도입하기 위해서는 구체적인 목표 설정, 최신 기술 도입, 지속적인 데이터 분석 및 성과 평가가 필요하다. 2. 데이터 과학 데이터 과학은 데이터를 바탕으로 새로운 인사이트를 발견하는 융합적인 학문이다. 데이터 과학자는 컴퓨터 공학, 통계학, 수...2025.01.26
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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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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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정보통신망4C 에지 컴퓨팅 Edge Computing 조사설명하고 에지 컴퓨팅을 위해 활용될 수 있는 정보통신기술에 관하여 서술하시오2025.01.251. 에지 컴퓨팅 정의 및 필요성 에지 컴퓨팅(Edge Computing)은 중앙 데이터 처리 시스템에서 데이터를 처리하는 대신, 데이터를 생성하는 위치 또는 가까운 위치에서 데이터 처리 및 분석을 수행하는 분산 컴퓨팅 기술입니다. 에지 컴퓨팅은 대역폭 절감, 데이터 프라이버시 보호, IoT 기기와의 통합, 네트워크 지연 감소 등의 장점이 있어 실시간 응용 프로그램, 산업 자동화, 스마트 시티 등 다양한 분야에서 필요성이 높아지고 있습니다. 2. 에지 컴퓨팅 장점과 문제점 에지 컴퓨팅의 주요 장점은 낮은 대기 시간, 대역폭 절감, ...2025.01.25
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