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랜덤 포레스트 (Random Forest Algorithm)2025.05.091. 랜덤 포레스트 (Random Forest Algorithm) 랜덤 포레스트는 특이하고 재미있는 방법론으로, 앙상블 학습(Ensemble Learning)의 한 종류입니다. 앙상블 학습은 여러 개별적인 학습 모델을 조합하여 보다 강력하고 정확한 예측 모델을 구축하는 기법입니다. Random Forest는 이러한 개별 모델로 결정 트리(Decision Tree)를 사용합니다. 하지만 단일 결정 트리를 사용하는 것이 아니라 수백 또는 수천 개의 결정 트리를 생성하고 이들을 조합하여 학습하고 예측을 수행하며, 이들을 결합하여 보다 정...2025.05.09
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의사결정 트리(Decision Trees)2025.05.101. 의사결정 트리(Decision Trees) 의사결정 트리(Decision Trees)는 머신러닝에서 가장 널리 사용되는 분류(classification) 및 회귀(regression) 알고리즘 중 하나입니다. 이는 데이터의 특징을 기반으로 한 의사 결정 규칙의 계층적 트리 모델을 나타냅니다. 의사결정 트리는 간단하고 해석하기 쉬운 모델로 알려져 있으며, 데이터의 특징을 직관적으로 이해할 수 있는 장점이 있습니다. 2. 의사결정 트리의 구조 의사결정 트리는 다음과 같은 구조로 이루어져 있습니다: 노드(Nodes), 가지(Edge...2025.05.10
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광물자원 탐사와 머신러닝 기술의 융합2025.11.171. 광물자원 탐사 방법 광물자원 탐사는 직접적 방법과 간접적 방법으로 나뉜다. 직접적 탐사는 시추를 통해 지각 내부에 구멍을 뚫어 암석 표본을 얻는 방식이다. 간접적 탐사는 지진파 탐사, 중력 탐사, 자기 탐사, 전기 탐사 등이 있다. 지진파 탐사는 지하 암석의 성질에 따른 파동의 반사와 굴절을 이용하고, 중력 탐사는 암석과 광물의 밀도 차이를 측정한다. 자기 탐사는 지역의 자기장 변화를 측정하여 광상을 찾으며, 전기 탐사는 전자기파를 이용하여 광석의 위치를 파악한다. 2. 머신러닝 기술의 원리와 알고리즘 머신러닝은 데이터의 특성...2025.11.17
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30점 만점 방통대 데이터마이닝 2024-1학기2025.01.261. 데이터마이닝 방법론 데이터마이닝의 방법은 크게 모수적 모형 접근 방법과 알고리즘 접근 방법으로 나뉜다. 모수적 모형 접근법은 기존 데이터를 기반으로 모수를 추정하는 방법이며, 알고리즘 접근방법은 정해진 알고리즘에 따라 데이터를 학습하는 방법이다. 각각의 장단점이 있으며, 상황에 따라 적절한 방법을 선택해야 한다. 2. 모수적 모형 접근법 모수적 모형 접근법은 단순 선형 회귀분석, 로지스틱 회귀모형 등이 해당된다. 기본 모형 식이 존재하며, 모수를 추정하는 방식으로 결과가 복잡하지 않고 해석이 용이하다. 그러나 데이터가 가정한 ...2025.01.26
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머신러닝과 수율 영향인자 분석하기2025.05.101. 수율 영향 요소 제조 과정에서 수율에 영향을 미치는 주요 요소로는 원자재 품질, 공정 설계 및 제어, 장비 및 기술, 작업자의 기술과 교육, 품질 관리 시스템, 환경 조건 등이 있습니다. 이러한 요소들은 제조 산업의 특성과 제품에 따라 다를 수 있지만, 일반적으로 수율 향상을 위해서는 이러한 요소들을 관리하고 최적화하는 것이 중요합니다. 2. 머신러닝을 활용한 수율 영향성 분석 머신러닝을 활용하여 수율 영향성을 분석하기 위해서는 데이터 수집, 전처리, 특성 선택 및 추출, 모델 구축, 학습 및 평가, 결과 해석 등의 단계를 거...2025.05.10
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방송통신대학교 프라임칼리지 AI전공 인공지능 2차 과제(만점 취득)2025.01.241. 텐서플로(TensorFlow) 텐서플로(TensorFlow)는 구글(Google)에서 만든 딥러닝 프로그램을 쉽게 구현할 수 있도록 다양한 기능을 제공해주는 라이브러리입니다. 텐서플로 자체는 기본적으로 C++로 구현되어 있지만, Python, Java, Go 등 다양한 언어를 지원하며, 파이썬을 최우선으로 지원하고 있습니다. 또한 브라우저에서 실행 가능한 시각화 도구인 텐서보드(TensorBoard)를 제공하여 딥러닝 학습 과정을 추적하는데 유용하게 사용됩니다. 텐서플로에서 Tensor(텐서)란 딥러닝에서 데이터를 표현하는 방...2025.01.24
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국어 교과서와 한국어 교재의 차이점2025.05.121. 학습 대상 국어 교과서는 주로 일반 국어 교육 과정에서 학습하는 학생들을 대상으로 하며, 교육부나 교육 기관에서 표준화된 내용과 형식을 따르는 경우가 많습니다. 한국어 교재는 외국인이나 한국어를 학습하는 비전공자 등을 대상으로 하며, 기초부터 전문적인 학습을 할 수 있도록 구성되어 있습니다. 2. 목적과 기능 국어 교과서의 주된 목적은 학생들의 국어 실력 향상과 국어 교육 과정에서 요구되는 지식, 기술, 태도를 배우고 익히는 것입니다. 한국어 교재는 한국어를 외국인이나 비전공자에게 가르치기 위해 개발되며, 기초 문법과 어휘부터...2025.05.12
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전동 킥보드 서비스의 수요예측 및 배치 전략2025.11.171. 수요예측 기법 전동 킥보드 서비스의 수요를 정확하게 예측하기 위해 시계열 분석, 회귀 분석, 머신 러닝 모델 등 다양한 기법을 활용할 수 있다. 시계열 분석은 이동 평균, 지수 평활, ARIMA 모델을 통해 과거 사용 데이터에서 패턴, 계절성, 추세를 식별한다. 회귀 분석은 기상 데이터와 킥보드 사용 간의 관계를 파악하며, 머신 러닝 모델은 랜덤 포레스트, 그레이디언트 부스팅, 신경망 등을 활용하여 복잡한 변수 간 관계를 포착하고 정확한 예측을 제공한다. 2. 필수 데이터 수집 수요예측을 위해 사용 내역 데이터(이용 횟수, 타...2025.11.17
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화학공학을 위한 머신러닝과 딥러닝 기본이론2025.11.181. 지도학습 알고리즘 나이브 베이즈 분류, 선형판별분석, K-최근접 이웃, 서포트 벡터 머신, 랜덤 포레스트, 그레디언트 부스트, 신경망 등의 지도학습 알고리즘들을 다룬다. 이들은 정답이 있는 데이터를 활용하여 분류와 회귀 문제를 해결하는 기계학습 기법이다. 각 알고리즘은 서로 다른 수학적 원리와 최적화 방법을 기반으로 하며, 화학안전 분야에 적용하기 위해서는 선형대수학, 미분적분학 등의 기초 수학 이해가 필수적이다. 2. 비지도학습 및 군집화 K-평균 군집화, 계층적 군집화, 밀도 기반 클러스터링(DBSCAN) 등의 비지도학습 ...2025.11.18
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고려대학교 객체지향프로그래밍 A+ 기말고사 치팅시트2025.05.101. 프로그래밍 언어 프로그래밍 언어는 컴퓨터가 수행할 수 있는 모든 것을 설명할 수 있어야 하며, 프로그래머가 의도한 바를 정확히 표현할 수 있어야 합니다. 튜링 기계는 무한한 테이프, 읽기/쓰기/삭제 장치, 상태 테이블을 가지고 있으며 튜링 완전하거나 튜링 동등합니다. 실제 컴퓨터는 선형 한정 레지스터 기계(거의 만족)입니다. 대부분의 언어가 튜링 완전하기 때문에 문제가 되지 않습니다. 프로그래밍 언어는 오류 방지, 사용성 등의 기준을 만족해야 합니다. 2. 프로그래밍 패러다임 프로그래밍 패러다임은 좋은 프로그래밍 언어의 기준을...2025.05.10
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