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평가 데이터를 활용하여 기존 모델을 업데이트하는 베이지안 추론 (파이썬코드 예제포함)2025.05.091. 베이지안 추론 베이지안 추론은 데이터를 통해 모델을 업데이트하고 불확실성을 다루는데 유용한 통계적 추론 방법입니다. 특히, 새로운 데이터가 주어진 상황에서 모델의 파라미터를 추정하고 예측하기 위해 사용됩니다. 베이지안 추론은 사전 분포와 관측 데이터를 조합하여 사후 분포를 계산하며, 이를 통해 모델의 불확실성을 업데이트할 수 있습니다. 2. 모델 업데이트 데이터에 대한 정보를 사전 분포에 반영하고, 관측 데이터와 사전 분포를 조합하여 사후 분포를 계산함으로써 신뢰할 수 있는 결과를 얻을 수 있습니다. 이를 통해 기존 모델을 새...2025.05.09
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후광효과에 대한 이론적 정의와 사례, 문제점 분석2025.01.241. 후광효과의 정의 후광효과(Halo Effect)는 매우 흥미롭고, 때로는 경악스럽기까지 한 인간 심리의 왜곡 현상 중 하나로, 특정한 하나의 긍정적 혹은 부정적 특성이 나머지 모든 평가에 강력한 영향을 미친다는 사실을 말해준다. 이는 조직에서, 또는 일상 속에서 우리가 얼마나 쉽게 이 오류에 빠지는지를 보여주는 중요한 심리적 개념이다. 2. 후광효과의 사례 - 인사 평가 인사 평가에서 후광효과는 매우 흔하게 발생하는 문제로, 한 직원이 특정 프로젝트에서 우수한 성과를 냈다고 가정할 때, 이 직원은 업무 능력 외의 다른 부분에서...2025.01.24
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학교사회복지 개입의 평가 프로세스2025.11.171. 평가 디자인 (Evaluation Design) 평가 디자인은 학교사회복지 평가의 체계적이고 계획적인 방법론입니다. 목표 설정을 통해 평가의 목적과 범위를 명확히 정의하고, 설문조사, 인터뷰, 관찰 등 적절한 평가 방법과 도구를 선택합니다. 표본 및 측정 방법을 결정하고, 시간적 계획과 일정을 수립하며, 자금 및 리소스를 관리하여 효과적인 평가를 위한 계획을 수립합니다. 2. 평가 사정 (Evaluation Assessment) 평가 사정은 수집된 데이터를 평가하고 분석하여 결과를 도출하는 과정입니다. 설문조사, 인터뷰, 관찰...2025.11.17
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데이터마이닝의 정의와 활용 분야2025.01.071. 데이터마이닝 정의 및 필요성 데이터마이닝은 대용량의 데이터에서 유용한 지식을 효과적으로 찾아내는 기술로, 기업의 경쟁력 확보에 중요한 역할을 합니다. 데이터마이닝은 통계학, 인공지능, 데이터베이스 등 다양한 분야를 아우르는 융합 분야이며, 비계획적으로 수집된 대용량 데이터를 다루고 일반화와 예측이 중요한 특징을 가지고 있습니다. 2. 데이터마이닝의 활용 분야 데이터마이닝은 데이터베이스 마케팅, 신용평가, 의료 분야 등에서 다양하게 활용되고 있습니다. 데이터베이스 마케팅에서는 타겟 마케팅, 고객 세분화, 이탈 고객 분석 등에 활...2025.01.07
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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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기존 인사고과제도의 필요성 여부에 대한 토론2025.04.301. 인사고과제도 기존의 인사고과제도는 여러 가지 문제점이 있다고 지적되고 있습니다. 평가기준의 통일화 부족, 평가자의 편견, 객관성 부족, 중심화 경향 등의 문제가 있습니다. 이러한 문제를 해결하기 위해서는 빅데이터와 AI 기술을 활용하는 것이 필요할 것으로 보입니다. AI는 인간의 감정적 편향성을 배제하고 보다 객관적이고 합리적인 평가를 할 수 있을 것입니다. 다만 AI 자체에도 편향성이 존재할 수 있으므로 데이터 관리를 통해 이를 개선해 나가는 것이 중요할 것 같습니다. 1. 인사고과제도 인사고과제도는 직원의 업무 성과와 역량...2025.04.30
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기업의 경영활동에서 발생한 문제를 해결하기 위한 노력2025.05.041. 기업의 빅데이터 활용 비즈니스 환경의 변화에 따라 정보시스템의 필요성이 대두되면서 기업들은 정보를 경영의 필수 요소로 판단하고 있다. 이에 따라 정보를 처리할 수 있는 시스템인 '빅데이터'가 발전하게 되었다. 금융권에서는 빅데이터 기반 머신러닝을 이용하여 이상금융거래를 사전에 탐지하고 방지하고 있으며, 신한은행은 SACP(Shinhan AI Core Platform)에 머신러닝 자기학습 프로세스를 도입하여 모형 재개발 비용과 시간을 절감하고 신용평가 모형을 지속적으로 최신화하여 신속한 대응력을 갖추게 되었다. 이처럼 빅데이터는...2025.05.04
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정부나 연구소들이 경제 혹은 산업을 파악하기 위한 체계에 대해 설명하시오2025.01.191. 경제 및 산업 파악의 중요성 정부는 정책을 수립하기 위해 경제 및 산업 데이터를 기반으로 정책을 수립합니다. 경기 침체가 예상되면 경기 부양책을 마련하거나, 특정 산업이 성장 가능성이 높으면 그 산업을 지원하는 정책을 수립할 수 있습니다. 또한 경제 상황을 파악함으로써 경제적 충격을 완화하고 안정성을 유지할 수 있습니다. 2. 데이터 수집 방법 정부나 연구소들은 통계 조사, 행정 데이터, 설문 조사, 빅데이터 및 디지털 데이터 등 다양한 방법으로 경제 및 산업 데이터를 수집합니다. 3. 데이터 분석 방법 수집된 데이터는 기술적...2025.01.19
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머신러닝 2024년 2학기 방송통신대 출석수업과제물 과제 슬라이드 1~7의 코드 및 설명을 참조하여 신경망 구성 및 test accuracy 출력2025.01.261. Fashion MNIST 데이터셋 Fashion MNIST 데이터셋은 옷 이미지 데이터셋으로, 10개의 클래스(T-shirt/top, Trouser, Pullover, Dress, Coat, Sandal, Shirt, Sneaker, Bag, Ankle boot)로 구성되어 있습니다. 이 데이터셋을 사용하여 신경망 모델을 구축하고 학습을 진행합니다. 2. 데이터 전처리 데이터 시각화를 통해 이미지 데이터를 확인하고, 픽셀 값을 0~1 사이의 실수로 정규화하여 모델 학습에 사용합니다. 이미지 데이터를 1차원 벡터로 변환하는 과정...2025.01.26
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사회복지 정책 분석 틀의 효과성과 지속가능성2025.11.181. 사회복지 정책 분석 틀의 중요성 사회복지 정책 분석 틀은 사회복지 서비스와 정책의 효과적인 평가와 개선을 위해 필수적입니다. 분석 틀을 통해 정책의 효과를 측정하고 개선점을 도출하면 사회복지 서비스의 효율성과 효과성을 높일 수 있습니다. 다양한 요소들을 고려하여 정책의 성공 여부를 판단하고 장단점을 명확하게 파악할 수 있으며, 이를 개선하는 방향으로 나아갈 수 있습니다. 2. 효과성과 지속가능성 사회복지 정책 분석에서 가장 중요한 부분은 효과성과 지속가능성입니다. 효과성은 정책이 목표를 달성하는 정도를 측정하고 사회적 문제 해...2025.11.18
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