총 1,618개
-
머신러닝의 3가지 학습 방법: 지도학습, 비지도 학습, 강화학습2025.01.041. 지도학습 지도학습은 입력과 출력 간의 관계를 학습하는 방식으로, 정답과 사례를 연결시켜주는 방식으로 이루어집니다. 데이터 집합을 통해 입력과 출력 간의 함수관계를 기계가 배우게 되며, 이렇게 얻어진 함수를 모델이라고 합니다. 지도학습으로 만들 수 있는 대표적인 것은 패턴 분류와 회귀분석입니다. 2. 비지도 학습 비지도학습은 입력 데이터 세트에 레이블을 달아주지 않고, 기계가 데이터를 묶을 수 있는 특징을 스스로 찾아내게 합니다. 비지도 학습은 데이터 집합 속에서 숨겨진 패턴을 배우며, 군집화를 이용해 서로 유사한 데이터를 묶습...2025.01.04
-
[인공지능의세계 A+] 기말고사 문제풀이 객관식 + 서술형 + 단답형 문제+해설2025.05.101. 기계학습 기계학습은 인간의 학습능력을 기계나 컴퓨터에서 구현한 것으로, 지도학습과 비지도학습으로 구분할 수 있다. 지도학습은 학습 데이터의 정답이 주어지는 반면, 비지도학습은 정답이 주어지지 않는다. 신경망은 자동으로 가중치를 학습하는 기계학습 방식이다. 강화학습은 보상을 통해 최적의 행동을 학습하는 방식으로, 알파고가 자체 연습 대국을 통해 좋은 수를 학습하는 데 사용되었다. 2. 클러스터링 K-Means 클러스터링은 데이터를 K개의 클러스터로 분류하는 방법이다. K-Means 클러스터링의 단점은 k의 개수를 사전에 정해야 ...2025.05.10
-
서평 - 인공지능에 대한 현대적 접근법2025.05.071. 인공지능(AI) 및 기계학습 기술 인공지능(AI)과 기계학습 기술은 이미 우리의 삶에 깊숙이 스며들어 있으며, 이들 기술을 점차 더 사용하거나 그 영향을 받고 있다. 실용적인 음성 인식, 기계 번역, 자율주행 차량, 가정용 로봇 등이 AI 구현 사례에 포함된다. 2. 『인공지능 : 현대적 접근법』 이 책은 인공지능과 기계학습이 정확히 무엇을 할 수 있고 무엇을 달성할 수 없는지에 대한 명확한 이해를 제공한다. 중요한 개념들은 명확한 비유와 이해하기 쉬운 언어로 설명된다. 3. 기계 지성(sentience)과 모방 우리는 일반 ...2025.05.07
-
방송대_대학수학의이해_중간과제물_2023학년도_2학기2025.01.251. CAS와 직접연산 CAS와 직접연산을 모두 경험해본 입장에서 수학 학습에 컴퓨터 소프트웨어를 이용하는 것을 찬성한다. 기계학습에 필요한 수학을 공부하기 위해 '기계처럼 기계학습하기'라는 스터디에 참여했으며, 이론 공부와 연습문제 풀이를 진행했다. 2. 기계학습 스터디 기계학습 스터디의 과제인 2장 연습문제를 풀기 위해 2023년 9월 1일 python의 sympy모듈을 사용했다. 연습문제 13번은 f(x)에서 난수를 생성하여 초깃값 X0=2.1을 얻었을 때 theta = theta -p*g를 연속적으로 사용하여 얻는 점 x1,...2025.01.25
-
인공지능의 개념, 기술 및 활용사례 분석2025.11.171. 약한 인공지능과 강한 인공지능 약한 인공지능은 특정 작업이나 도메인에서 인간 수준 이상의 성능을 보이지만 다른 영역에서는 능력이 부족한 시스템입니다. 음성 인식, 언어 번역, 게임 AI 등이 예시입니다. 반면 강한 인공지능은 인간의 지능과 유사한 수준에서 다양한 작업을 수행하며 새로운 환경에 유연하게 대처할 수 있습니다. 현재 강한 인공지능은 아직 구현되지 않았으며 연구 개발이 진행 중입니다. 2. 기계학습의 개념과 특징 기계학습은 컴퓨터가 데이터에서 학습하여 새로운 상황에서 문제를 해결하는 인공지능 분야입니다. 주요 특징으로...2025.11.17
-
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
-
성인간호학실습 비뇨생식기계 사전학습2025.01.131. 약어 및 용어 정의 이 자료에는 비뇨생식기계와 관련된 다양한 약어와 용어의 의미가 설명되어 있습니다. 이를 통해 간호학생들이 비뇨생식기계 관련 용어와 개념을 이해하고 실습에 활용할 수 있도록 돕고 있습니다. 1. 약어 및 용어 정의 약어와 용어 정의는 특정 분야에서 효율적인 의사소통을 위해 매우 중요합니다. 복잡한 개념을 간단한 약어로 표현할 수 있어 시간과 노력을 절약할 수 있습니다. 또한 용어 정의를 통해 모호성을 줄이고 정확한 의미 전달이 가능합니다. 이는 특히 기술 분야나 학술 분야에서 필수적입니다. 다만 약어와 용어가...2025.01.13
-
경영정보시스템_인공지능의 개념과 기술 그리고 활용사례에 대해 조사하시오.2025.05.121. 인공지능이란 인공지능이란 인간 지능이 필요한 업무 등을 정상적으로 수행할 수 있는 컴퓨터 시스템의 이론과 개발, 그리고 시각 인식, 음성 인식, 의사 결정, 언어 번역 등을 수행하는 어플리케이션이나 능력을 의미한다. 2. 인공지능의 분류 인공지능은 강한 인공지능과 약한 인공지능으로 구분된다. 강한 인공지능은 사람과 같이 자유로운 사고와 감정표현 등을 하는 것이 가능하고 자아의식을 가지고 있는 인공지능을 의미하며, 약한 인공지능은 자의식이 없는 머신러닝 기법으로 만들어진 전문가 시스템을 의미한다. 3. 기계학습 기계학습은 컴퓨터...2025.05.12
-
인공지능의 개념과 기술 그리고 활용 사례에 대해 조사2025.05.141. 약한 인공지능과 강한 인공지능의 비교 약한 인공지능은 특정한 문제를 해결하는 것을 목적으로 하는 지능적 행동을 말하며, 사용자가 입력한 데이터를 기반으로 질문에 응하는 등의 특정 작업을 수행한다. 반대로 강한 인공지능은 사람 같은 지능을 가지고 있는 인공 지능으로, 추론과 문제해결, 판단과 의사소통, 자아와 감정, 양심과 지혜의 영역까지 확장한 개념이다. 2. 기계학습의 개념과 특징 기계학습은 인공지능의 한 분야로, 컴퓨터 시스템이 데이터를 자동으로 학습하고 그 패턴을 인지하여 변수에 대한 예측, 분류, 결정 등의 작업을 수행...2025.05.14
-
오슈벨의 유의미학습이론2025.05.101. 개념 오슈벨은 인간의 인지구조가 위계관계를 띠고 있으며, 인지구조의 최상부에는 포괄적이고 추상적인 개념이, 아래로 갈수록 덜 포괄적인 하위개념과 지식이 연결되어 있다고 봄. 학습에서 중요한 것은 이전에 학습된 지식이 앞으로 배울 내용에 대한 포섭자 역할을 해서 교수 방법에서 이전에 배웠던 지식을 앞으로 배울 내용과 효과적으로 연결하는 과정이 중요하다. 2. 하위적 학습 하위적 학습은 학습과제가 포괄적인 인지구조의 선행개념에 결합하는 과정으로, 파생적 포섭과 상관적 포섭으로 구분됨. 파생적 포섭은 선행개념의 준거 속성이 변하지 ...2025.05.10
2 / 162
