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머신러닝에서의 과적합 문제2025.05.101. 과적합(Overfitting) 과적합은 머신러닝에서 중요한 문제 중 하나입니다. 머신러닝 모델이 훈련 데이터에 너무 특화되어 있어 새로운 입력 데이터에 대한 예측 능력이 저하되는 현상을 말합니다. 이는 모델의 성능과 일반화(generalization) 능력을 감소시키며, 실제 응용에서 신뢰할 수 없는 결과를 초래할 수 있습니다. 2. 과적합의 원인 과적합은 데이터의 특성을 완벽하게 기억하는 것에서 비롯됩니다. 모델은 훈련 데이터에 맞추기 위해 복잡한 패턴과 노이즈까지도 학습할 수 있습니다. 일반적으로 데이터의 양이 적은 경우,...2025.05.10
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Regression with an Abalone Dataset 코드2025.01.271. 데이터 로딩 및 전처리 train.csv와 test.csv 파일을 pandas 라이브러리를 사용하여 로드했습니다. LabelEncoder를 사용하여 범주형 변수(sex)를 숫자 값으로 인코딩했습니다. 새로운 특성인 size(length x diameter x height)를 만들기 위해 특성 엔지니어링을 수행했습니다. 높이 값이 0인 행을 제거하여 데이터를 정리했습니다. 2. 데이터 변환 대부분의 특성에 대해 np.log1p 함수를 적용하여 로그 변환을 수행했습니다. 이 변환은 데이터 분포를 정규 분포에 가깝게 만들어 모델 성...2025.01.27
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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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실험설계의 기본개념과 종류 비교2025.05.101. 실험설계의 기본 개념 실험 설계의 기본 개념에는 실험의 목표와 가설 설정, 실험 대상과 변수 결정, 실험 도구와 환경 구성, 데이터 수집과 분석 등이 포함됩니다. 이러한 요소들을 체계적으로 계획하고 진행하는 것이 실험설계의 핵심입니다. 2. 사전-사후 실험설계 사전-사후 실험설계는 특정 상황이나 조건의 변화 전후를 비교하여 분석하는 방법입니다. 교육, 심리학, 사회학 등에서 많이 사용되며, 특정 프로그램이나 치료법의 효과를 평가하는 데 유용합니다. 3. 교차 실험설계 교차 실험설계는 참가자들을 여러 그룹으로 나누고 각 그룹에 ...2025.05.10
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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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교차분석을 통한 성별 스포츠 선호도 분석2025.11.151. 교차분석(Cross-tabulation Analysis) 교차분석은 두 변수 간의 관계를 파악하기 위한 통계 분석 방법으로, 주로 명목척도나 서열척도 데이터에 적용됩니다. 이 방법을 통해 변수들 간의 분포와 연관성을 체계적으로 분석할 수 있으며, 시장조사에서 소비자의 특성과 선호도 간의 관계를 규명하는 데 효과적으로 활용됩니다. 2. 성별에 따른 스포츠 선호도 분석 성별을 독립변수로, 선호하는 스포츠(축구, 농구, 야구, 배드민턴, 수영)를 종속변수로 설정하여 교차분석을 실시한 결과, 남성은 축구, 농구, 야구를 선호하는 비율...2025.11.15
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고고학 연구의 방법론2025.01.111. 연대결정법 고고학 연구에서 가장 중요한 것은 고대 인간의 행위를 이해하고 시간과 공간성을 파악하는 것이다. 이 중 고고학 자료의 연대를 파악하는 것이 매우 중요하며, 이를 위해 상대연대결정법과 절대연대결정법이 사용된다. 상대연대결정법에는 층서법, 형식학적 방법, 순서배열법, 교차연대법 등이 있으며, 절대연대결정법에는 방사성원소 측정법, 지질편년법, 생물학적 방법 등이 있다. 연대 결정은 고고학자의 주관적 판단이 아닌 합리적인 절차와 통시적 체계에 따라 이루어져야 한다. 2. 상대연대결정법 상대연대결정법은 고고학 자료의 선후관계...2025.01.11
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수혈의 목적과 간호 절차2025.11.121. 수혈의 목적 수혈은 질병이나 손상으로 인해 손실된 순환 혈액량을 보충하고, 부족한 응고인자 및 결핍성분을 보충하며, 혈액의 산소운반 능력을 회복하기 위해 시행된다. 의사의 처방이 필수적이며, 수혈의 효과 및 잠재적 위험성에 대한 정보 제공 후 환자 동의서 작성이 필요하다. 2. 혈액 확인 및 검증 절차 혈액은행에서 수령한 혈액을 의료인 2인이 직접 확인하여 대상자 정보, 혈액형, 교차검사 결과, 유통기한, 혈액 상태 등을 검증한다. 물세균 성장과 적혈구 파괴 예방을 위해 불출 30분 이내에 수혈을 시작해야 하며, 문제 발견 시...2025.11.12
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성공적인 신제품 개발 전략에 대하여 설명하시오2025.05.081. 신제품 개발 전략 신제품 개발은 기업의 성공적인 비즈니스에 중요한 측면이다. 성공적인 신제품 개발 전략에는 철저한 시장 조사, 고객의 요구와 선호도 이해, 협업 및 교차기능팀, 혁신 강조, 신속한 변화를 위한 개발 프로세스 채택 등이 포함된다. 애플은 디자인과 혁신에 초점을 맞추고, 고객 경험에 중점을 두며, 협업과 교차기능팀 문화, 테스트와 반복을 강조하는 등의 전략을 통해 성공적인 신제품 개발을 이루어냈다. 1. 신제품 개발 전략 신제품 개발 전략은 기업의 성장과 혁신을 위해 매우 중요한 요소입니다. 새로운 제품을 개발하고...2025.05.08
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실험설계의 기본개념과 종류 비교2025.11.171. 실험설계의 기본개념 실험설계는 가설을 검증하기 위해 실험을 계획하고 진행하는 과정으로, 정확하고 신뢰성 높은 결과를 얻기 위한 필수 기술입니다. 기본개념에는 변수(독립변수와 종속변수), 표본, 모집단, 실험군과 대조군, 재현성 등이 포함됩니다. 변수는 실험에서 조작되거나 관찰되는 요인이며, 표본은 모집단의 일부분입니다. 실험군과 대조군은 변수에 따라 나뉘어진 집단으로 결과의 신뢰성을 높입니다. 재현성은 동일한 조건에서 실험을 반복했을 때 결과가 일치하는 정도를 나타내는 중요한 지표입니다. 2. 실험설계의 종류 실험설계의 주요 ...2025.11.17
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