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술취해 대도시 여기저기 걷기 (Metropolis Hastings)2025.05.091. 메트로폴리스 헤이스팅스 알고리즘 메트로폴리스 헤이스팅스 알고리즘은 확률론적인 방법으로 복잡한 문제를 해결하는 알고리즘입니다. 이 알고리즘은 마치 술에 취해 대도시를 걷는 것과 유사하게 무작위로 이동하면서 원하는 답을 찾아갑니다. 이 알고리즘은 통계 추정, 최적화, 이미지 처리, 컴퓨터 그래픽스, 베이지안 통계 등 다양한 분야에서 활용되고 있습니다. 2. 메트로폴리스 헤이스팅스 알고리즘의 원리 메트로폴리스 헤이스팅스 알고리즘은 확률을 기반으로 동작합니다. 알고리즘은 현재 위치에서 다음 위치로 이동할 때 확률을 사용하여 이동합니다...2025.05.09
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MCMC 모델링2025.05.091. MCMC (Markov Chain Monte Carlo) MCMC는 확률적인 모델링과 추론을 위해 사용되는 강력한 도구입니다. MCMC는 샘플링 알고리즘 중 하나로, 타겟 분포로부터 샘플을 추출하는 기법입니다. 이를 통해 우리는 원하는 분포로부터 난수를 생성하거나, 분포의 특성을 파악하는데 도움을 얻을 수 있습니다. 2. 정규분포 샘플링 이 예제에서는 MCMC를 사용하여 정규분포로부터 샘플을 추출하는 방법을 살펴봅니다. 정규분포는 많은 자연 현상을 모델링할 때 사용되는 중요한 분포 중 하나이므로, MCMC를 통해 정규분포로부터...2025.05.09
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MCMC를 활용한 베이지안 추론 - 동전 던지기 문제의 확률 추정 (파이썬예제풀이 포함)2025.05.091. MCMC(Markov Chain Monte Carlo) MCMC는 머신러닝과 통계학 분야에서 중요한 역할을 하는 AI(인공지능) 기법 중 하나입니다. MCMC는 복잡한 확률분포를 추정하거나 샘플링하기 위해 사용되며, 특히 베이지안 추론과 관련된 문제에 유용하게 적용됩니다. MCMC는 몬테카를로(Monte Carlo) 방법과 마코프 체인(Markov Chain)을 결합한 알고리즘으로, 마코프 체인을 이용하여 탐색 공간을 효과적으로 탐색하고 샘플링을 수행합니다. 2. 동전 던지기 문제 동전 던지기 문제는 간단하면서도 직관적인 문제...2025.05.09
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넷플릭스의 마케팅 성공 요인, 조건부 확률2025.01.121. 넷플릭스 설립과 특징 넷플릭스는 인터넷(NET)과 영화(flicks)의 합성어이며 1997년 캘리포니아의 스콧밸리에서 리드 해스팅스와 마크 랜돌프에 의해 설립되었다. 처음에는 비디오와 DVD를 우편·택배로 배달하는 DVD 대여 서비스로 사작했으며, 2007년에 인터넷 스트리밍 서비스로 사업을 확장했다. 넷플릭스는 다양한 단말기와 플랫폼을 이용하여 서비스를 제공하고 있으며, 등급별 스트리밍 서비스 품질과 동시접속 가능 기기 수를 제한하는 방식으로 패키지를 구분하여 서비스를 제공하고 있다. 2. 넷플릭스의 마케팅 성공 요인, 조건...2025.01.12
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방사선 생물학_방사선 확률적 장애와 결정적 장애, 급성과 만성 장애에 대해서2025.04.291. 확률론적 영향 방사선을 쬐었을 때 확률적으로 나타날 수 있는 확률적 영향들에 대해 설명했습니다. 확률론적 영향은 방사선량에 따라 건강에 이상이 생길 수 있는 가능성이 확률적으로 증가하는 것을 의미하며, 대표적인 사례로 방사선 피폭으로 인한 세포의 돌연변이들이 만들어내는 확률적인 장애들, 즉 암 혹은 유전결함 등이 있습니다. 또한 문턱선량이라는 개념이 존재하는데, 이는 일정 이상의 방사선량을 쬐었을 때 확률론적 장애의 가능성이 급격하게 증가하는 구간을 의미합니다. 2. 결정론적 영향 방사선량에 따른 결정론적 영향, 즉 확정적 영...2025.04.29
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단 3개의 데이터만 가지고 모델 추정하기 (베이지안 추정, Python source code 예제 포함)2025.05.131. 베이지안 추정 베이지안 추정은 제한된 데이터를 활용하여 미지의 모델 매개변수를 추정하는 방법입니다. 이 예제에서는 PyMC3 라이브러리를 사용하여 베이지안 모델을 정의하고, MCMC 샘플링을 통해 매개변수의 사후 분포를 추출합니다. 이를 통해 불확실성을 고려하면서도 가능한 모든 시나리오를 종합적으로 고려하여 예측의 중심 경향을 나타낼 수 있습니다. 2. PyMC3 PyMC3는 확률적 프로그래밍 라이브러리로, 베이지안 모델링과 추론을 수행할 수 있습니다. 이 예제에서는 PyMC3를 사용하여 베이지안 모델을 정의하고, MCMC 샘...2025.05.13
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컴퓨터공학과 지원용 맞춤형 세특 기재 예시2025.01.101. 수학 과제 탐구 소프트웨어 학, 컴퓨터공학에 관심이 깊은 학생으로서, '효율적으로 소수를 구하는 알고리즘'을 주제로 탐구하여 보고서를 작성하는 프로젝트를 진행함. '에라토스테네스의 체'라는 이론을 접한 후, 이를 활용하여 제작한 소수 찾기 알고리즘이 얼마나 효율적일지 탐구하는 것을 목표로 프로젝트를 시작함. '에라토스테네스의 체를 이용한 소수 찾기 알고리즘'과 '소수의 정의를 이용한 소수 찾기 알고리즘'을 직접 코드를 작성하여 코딩한 후, 비교 연구를 진행함. 알고리즘이 어떤 문제를 해결하는 데 걸리는 시간을 의미하는 '시간 ...2025.01.10
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확률과 통계 탐구 보고서(일상생활에서 통계를 활용할 수 있는 방법)2025.01.151. 확률 동일한 원인 하에서 어떤 특정한 사건이 발생할 수 있는 가능성을 수로 나타낸 것이다. 2. 통계 다양하게 수집한 데이터를 바탕으로 이를 분석하여 수치로 나타내는 것이다. 3. 인공지능(AI) 머신러닝이나 딥러닝과 같이 인간의 학습, 추론, 자연언어 이해 역량을 컴퓨터 알고리즘으로 실현한 기술을 의미한다. 4. 머신러닝(Machine Learning) 인간의 지능을 모사한 데이터 학습을 통해서 데이터에 내재하는 패턴이나 규칙을 찾아내는 역할을 하는 AI의 핵심 알고리즘이다. 5. 딥러닝(Deep Learning) 대규모 비...2025.01.15
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[알고리즘의단계적사고] 과제1 풀이2025.05.051. 문서 분류 알고리즘 출판되는 도서량의 꾸준한 증가 덕에 수많은 도서와 자료들을 사서들이 수작업으로 분류할 수 없는 지경에 이르렀다. 따라서 자동적인 문서 분류를 위한 머신러닝 알고리즘에 대한 연구가 많이 이루어지고 있다. 이 알고리즘은 문서의 키워드를 찾아 분석하고 해당 문서가 각 분류에 속할 확률을 계산하여 기존의 도서 분류 체계 중 어떤 것에 해당하는지 해를 도출한다. 2. 알고리즘의 정의 '해당 도서가 어떤 분류에 속하는가?'라는 문제를 해결하기 위해, 키워드를 찾고 확률을 계산하는 등 유한한 수의 수행 가능한 연산으로 ...2025.05.05
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세상을 바꾸는 아름다운 수학 레포트 A+2025.04.301. 베이즈의 정리 베이즈 토마스 베이즈는 잉글랜드의 장로교 목사로, 신학 논문과 수학 논문을 발표했다. 베이즈 정리는 조건부 확률의 개념을 바탕으로 새로운 정보를 이용하여 사전 확률을 개선하는 방법을 제공한다. 베이즈 정리는 원인과 결과의 순서를 역으로 계산하여 사후 확률을 추정할 수 있다. 2. 베이지안의 추론 베이지안 추론은 사전 확률과 새로운 증거를 토대로 사후 확률을 추론하는 방법이다. 동전 던지기 실험을 통해 사전 확률과 사후 확률의 변화를 보여주며, 데이터가 충분할 경우 서로 다른 사전 확률에서 시작해도 동일한 사후 확...2025.04.30
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