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[인공지능의세계 A+] 기말고사 문제풀이 객관식 + 서술형 + 단답형 문제+해설2025.05.101. 기계학습 기계학습은 인간의 학습능력을 기계나 컴퓨터에서 구현한 것으로, 지도학습과 비지도학습으로 구분할 수 있다. 지도학습은 학습 데이터의 정답이 주어지는 반면, 비지도학습은 정답이 주어지지 않는다. 신경망은 자동으로 가중치를 학습하는 기계학습 방식이다. 강화학습은 보상을 통해 최적의 행동을 학습하는 방식으로, 알파고가 자체 연습 대국을 통해 좋은 수를 학습하는 데 사용되었다. 2. 클러스터링 K-Means 클러스터링은 데이터를 K개의 클러스터로 분류하는 방법이다. K-Means 클러스터링의 단점은 k의 개수를 사전에 정해야 ...2025.05.10
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표준용액의 검량선 작성 및 미지시료 농도측정2025.05.071. 흡광광도법 실험을 통해 흡광광도법의 원리와 적용에 대해 알 수 있었다. 분광광도계의 측정 원리와 사용법을 이해하고, 아밀로즈 표준용액으로 검량선을 작성하여 미지시료의 농도(아밀로즈함량)를 구할 수 있었다. 또한 선형회귀에 대해 학습하고 검량선과 미지시료의 농도를 계산할 수 있었다. 2. 아밀로즈와 아밀로펙틴의 분자구조 아밀로즈와 아밀로펙틴의 분자구조 차이로 인해 요오드 반응에서 다른 결과를 보였다. 아밀로즈는 포접화합물을 형성하여 청색을 띠지만, 아밀로펙틴은 포접화합물을 형성하지 못해 적자색을 띤다. 이를 통해 전분의 아밀로즈...2025.05.07
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세종대학교 소프트웨어 특강 과제12025.05.101. Linear Regression 주어진 데이터에 대해 가장 잘 맞는 선형 회귀 모델을 찾았습니다. Gradient Descent 알고리즘을 사용하여 모델의 최적 매개변수를 구했으며, 이를 통해 입력 x=15에 대한 y 값을 예측할 수 있었습니다. 또한 회귀선을 데이터 포인트와 함께 시각화하였습니다. 2. Logistic Regression 두 개의 입력 변수(Petal_Length, Petal_Width)를 사용하여 Iris versicolor와 Iris virginica 두 클래스를 구분하는 로지스틱 회귀 모델을 구현하였습니...2025.05.10
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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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파이썬 시험2 (답지 포함)2025.01.241. 파이썬 프로그래밍 이 자료는 파이썬 프로그래밍 시험 문제와 답안을 포함하고 있습니다. 문제에는 flowchart 설명, 파일 입출력, 선형 회귀 분석, 배열 생성 및 연산, 그래프 그리기 등 다양한 파이썬 기능을 다루고 있습니다. 이를 통해 파이썬 프로그래밍 언어의 기본적인 사용법과 응용 능력을 평가할 수 있습니다. 1. 파이썬 프로그래밍 파이썬은 현재 가장 널리 사용되는 프로그래밍 언어 중 하나입니다. 파이썬은 간단하고 직관적인 문법으로 인해 초보자들도 쉽게 배울 수 있으며, 다양한 분야에서 활용되고 있습니다. 데이터 분석,...2025.01.24