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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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딥러닝(Deep Learning) 기술의 활용 방안2025.05.101. 인공지능, 기계학습(Machine Learning), 딥러닝(Deep Learning)의 관계 인공지능의 영역 안에는 기계학습이 있고, 딥러닝은 기계학습의 한 분야이다. 최근 인공지능의 여러 기술 중에서도 기계학습의 딥러닝이 아주 놀랄만한 성과를 보여주고 있다. 2. 딥러닝 기술을 의료에 활용한 사례 또는 활용 방안 의료산업에서 딥러닝 기술이 적용되면서 매우 빠른 속도로 높은 정확도의 진단이 가능해지고 있다. 이를 활용하면 진단의 정확도는 높이면서도 투입되는 시간과 비용은 현저히 줄일 수 있다. 또한 개인에 최적화된 맞춤형케어...2025.05.10
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기계 학습 - 기술부채의 고금리 신용카드 [논문리뷰]2025.04.261. 기술부채 기술부채는 실행속도와 엔지니어링 품질 사이의 딜레마를 지칭하는 것으로, 이를 적절하게 관리하지 않으면 유지보수 비용의 가파른 상승과 깨지기 쉬운 시스템 등으로 인해 혁신의 속도를 상당부분 늦출 수 있다. 전통적인 방식으로 이를 해결하기 위한 방법에는 리팩토링, 단위 테스트 범위 확대, 의존성 감소, 더 이상 사용되지 않는 코드의 삭제, 엄격한 API 관리와 체계적인 문서화 등이 있다. 2. 기계학습 시스템의 기술부채 기계학습 시스템에는 자체적으로 내재된 부채가 있어서 이를 제대로 관리하지 못할 경우 의도된 기대에서 멀...2025.04.26
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생성시스템에 대해 설명하시오2025.05.111. 생성시스템 생성시스템은 컴퓨터 프로그램이나 하드웨어를 사용하여 새로운 콘텐츠를 자동으로 생성하는 시스템을 말합니다. 이러한 시스템은 인공지능, 기계학습, 자연어처리 등의 기술을 활용하여 다양한 종류의 콘텐츠를 생성할 수 있습니다. 생성시스템은 예술, 문학, 음악, 게임, 디자인 등 다양한 분야에서 활용될 수 있으며, 콘텐츠의 품질과 다양성을 향상시킬 수 있습니다. 2. 생성시스템의 작동 방식 생성시스템은 다양한 방식으로 작동할 수 있습니다. 예를 들어, 자연어처리 기술을 사용하여 텍스트를 생성하는 시스템은 주어진 데이터를 분석...2025.05.11
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인공지능의 개념 및 원리를 제시하고, 일상생활과 교육분야에서 인공지능 활용사례에 대해 기술하시오2025.01.251. 인공지능의 개념 인공지능은 컴퓨터나 기계가 인간의 학습, 추론, 문제 해결 등의 지적 업무를 수행하는 데 사용되는 기술이다. 이는 기계가 인간의 지능을 모방하고 흉내내어 인간과 유사하게 학습하고 작업을 수행할 수 있는 능력을 의미한다. 인공지능의 개념은 기술적 발전과 함께 지속적으로 발전해왔으며, 최근에는 기계학습과 딥러닝과 같은 새로운 접근 방식이 등장하여 인공지능의 개념과 의미가 점차 확장되고 있다. 2. 인공지능의 원리 인공지능의 원리는 주로 기계학습과 딥러닝이라는 두 가지 주요 개념에 근간을 두고 있다. 기계학습은 컴퓨...2025.01.25
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하둡 구현 보고서2025.05.071. VMware VMware는 가상 PC를 만들어 주는 프로그램으로, 실제 PC와 동일한 환경의 가상 PC를 만들 수 있다. 이를 통해 다른 운영체제를 설치하여 사용할 수 있다. 2. Hadoop Hadoop은 대용량 데이터를 적은 비용으로 빠르게 분석할 수 있는 소프트웨어이다. 여러 대의 컴퓨터로 데이터를 분석하고 저장하는 방식으로 비용과 시간을 단축할 수 있다. Hadoop은 HDFS(분산 데이터 저장)와 MapReduce(분산 처리) 프레임워크로 시작되었으며, 데이터 저장, 실행 엔진, 프로그래밍 등 Hadoop 생태계 전반...2025.05.07
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AI 기계학습에 대한 설명2025.04.291. 기계학습 기계학습은 컴퓨터가 스스로 학습하는 방법 중 하나로, 특정 명령이나 프로그램의 지시 없이도 데이터를 기반으로 패턴을 인식하고 학습하는 방법입니다. 데이터의 라벨화 유무에 따라 지도형 학습과 비지도형 학습으로 나뉘며, 지도형 학습은 인간의 작업을 학습하는 방식으로 데이터를 라벨화하여 제공하고 이를 기반으로 학습을 진행합니다. 2. 패턴 인식 기계학습에서는 방대한 데이터를 기반으로 예측을 통해 확률적으로 패턴을 인식합니다. 정답 데이터와 새로운 데이터를 비교하여 유사성을 체크하고 이를 확률로 계산하여 특정 패턴을 인식하게...2025.04.29
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KL Divergence2025.05.101. KL Divergence KL Divergence는 두 확률 분포 사이의 차이를 측정하기 위해 사용되는 개념입니다. KL Divergence는 주로 정보 이론과 확률 이론에서 사용되며, 두 분포가 얼마나 다른지를 수치적으로 나타냅니다. KL Divergence는 다양한 분야에서 활용되며, 예를 들어 확률 분포 간의 차이를 측정하여 데이터 압축, 정보 검색, 통계 분석 등에 사용될 수 있습니다. 2. KL Divergence와 엔트로피 KL Divergence와 엔트로피는 서로 다른 개념이지만, 정보 이론과 확률론에서 밀접한 관...2025.05.10
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10대 전략 기술 트렌드2025.05.151. 적응형 AI 적응형 AI 시스템은 새로운 데이터를 바탕으로 런타임과 개발 환경 내 모델을 지속적으로 재교육해 학습함에 따라 초기 개발 단계 당시 존재하지 않거나 예측 불가능한 실제 상황에서 변화가 일어나는 것에 빠르게 적응하는 것을 목표로 한다. 약한 인공지능과 강한 인공지능의 차이, 기계학습과 딥러닝 알고리즘의 개념과 특징, 국내 적용 상황 및 향후 전망 등을 다루고 있다. 2. 산업 클라우드 플랫폼 산업 클라우드 플랫폼은 SaaS, PaaS, IaaS를 통합해 특정 산업의 비즈니스 사용 사례를 지원하는 일련의 모듈식 기능을...2025.05.15
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PCA & SVD2025.01.131. PCA (주성분 분석) PCA는 데이터의 분산(variance)을 최대한 보존하면서 서로 직교하는 새 기저(축)를 찾아, 고 차원 공간의 표본들을 선형 연관성이 없는 저차원 공간으로 변환하는 기법입니다. 데이터의 분산을 최대로하는 새로운 기저를 찾기 위해서는 데이터 행렬 A의 공분산 행렬을 구해야 합니다. 공분산 행렬의 고유분해(Eigendecomposition)를 통해 가장 큰 고유값 몇 개를 고르고, 그에 해당하는 고유벡터를 새로운 기저로 하여 데이터 벡터들을 정사영시키면 PCA 작업이 완료됩니다. 2. SVD (특이값 분...2025.01.13
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