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정보통신망4A 기계학습 Machine Learning에 관하여 조사하여 설명하고 기계학습을 위해 활용될 수 있는 정보통신 기술에 관하여 서술하시오2025.01.251. 기계학습 정의 및 필요성 기계 학습은 컴퓨터 시스템이 데이터를 분석하고 패턴을 학습하여 작업을 수행할 수 있는 능력을 갖추는 것을 의미한다. 기계 학습은 데이터 마이닝이나 기타 학습 알고리즘을 사용하여 지식을 추출하고 이를 경험기반으로 삼아 비슷한 상황의 미래 사건의 결과를 예측하는 컴퓨터 프로그램이다. 기계 학습은 대량의 데이터 처리, 복잡한 패턴 인식, 자동화된 결정, 개인화된 경험 제공, 의사 결정 지원, 지능적인 시스템 구축 등의 이유로 매우 중요하다. 2. 기계학습 장점과 문제점 기계 학습의 장점으로는 패턴 인식 및 ...2025.01.25
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컴퓨터 시스템의 구성 요소와 기능 이해2025.01.191. 중앙처리장치(CPU) 중앙처리장치(CPU)는 컴퓨터 시스템의 핵심 구성 요소로, 모든 계산과 명령 처리를 담당합니다. CPU는 제어 장치, 산술 논리 장치(ALU), 레지스터 등으로 구성되며, 프로그램의 명령을 해석하고 실행하는 기능을 수행합니다. 제어 장치는 명령을 해독하고 실행 순서를 제어하며, ALU는 산술 및 논리 연산을 수행합니다. 레지스터는 고속 메모리로, 연산 중인 데이터를 임시 저장합니다. CPU의 성능이 컴퓨터 전체 성능에 미치는 영향이 크기 때문에, 컴퓨터를 선택할 때 CPU의 사양을 중요하게 고려해야 합니다...2025.01.19
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IT와경영정보시스템1공통 인공지능AI 학습고안된 LLM Large Language Model 대규모언어모형과 LMMLarge Multimodal Mode 대규모멀티모달모형 비교하시오002025.01.261. LLM (Large Language Model; 대규모 언어 모형) LLM은 주로 텍스트 데이터를 기반으로 학습된 모델로, 자연어 처리(NLP) 작업에 초점을 맞춥니다. 이러한 모델은 대량의 텍스트 데이터를 통해 언어의 구조, 의미 및 맥락을 이해하고 생성하는 능력을 가지고 있습니다. 예시로는 GPT(Generative Pre-trained Transformer), BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers) 등이 있습니다. 2. LMM (Large Multim...2025.01.26
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경영정보시스템-소비자의 경험을 통해 이용한 거래처리시스템의 예와 정보의 내부적 역할2025.05.011. 거래처리시스템(TPS) 거래자료 처리시스템(Transaction Processing System:TPS)이란 정보시스템 내에서 가장 하부 구조로서 기업이나 조직의 운영에 있어서 기본적으로 발생하는 거래데이터를 신속하고 정확하게 처리하는 정보시스템이다. 거래자료를 생성하는 업무는 주로 구매/판매, 직원급여, 재고, 교환/환불 등으로 이런 업무들을 편리하고 신속 정확하게 하기위한 시스템이다. 2. 거래처리시스템의 기능 거래자료 처리시스템에 속하는 한 예를 들어보자면, 기업에서 가장 일상적이고 정기적인 회계업무 중 하나로 꼽을 수 ...2025.05.01
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[A+] 데이터 과학, 데이터 애널리틱스, 데이터 분석, 인공지능, 머신러닝, 딥러닝 단어 설명 (무역학과 글로벌비즈니스애널리틱스)2025.01.241. 데이터 과학 데이터 과학은 방대한 데이터를 수집, 처리, 분석하여 의미 있는 정보를 추출하는 과정을 연구하는 학문입니다. 데이터 과학은 다양한 통계적 기법과 머신러닝 알고리즘을 사용하여 데이터를 기반으로 유의미한 통찰을 도출하고, 이를 통해 비즈니스 문제를 해결합니다. 데이터 과학은 데이터 엔지니어링, 데이터 분석, 모델링, 시각화, 그리고 결과 해석의 과정을 포함하여 기업이 데이터를 통해 실질적인 가치를 얻을 수 있도록 돕습니다. 2. 데이터 애널리틱스 데이터 애널리틱스는 데이터를 기반으로 특정 문제를 분석하고, 그에 대한 ...2025.01.24
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데이터 과학자2025.01.201. 데이터 과학 데이터 과학은 통계학과 컴퓨터 과학의 융합 이후 응용 분야인 의학, 공학, 유전학, 경영, 금융 등 각 분야의 지식과 연결되어, 새로운 지식을 창출하는 새로운 융합학문이다. 데이터 과학자는 주로 데이터를 수집하고 분석하여 비즈니스 의사결정을 내리는 역할을 한다. 2. 빅데이터 빅데이터는 크게 '구조화 데이터' 및 '비구조화 데이터' 2종으로 분류할 수 있다. 구조화 데이터는 컴퓨터가 쉽게 자동으로 분류, 판독, 조직화할 수 있는 범주로 체계화되어 있는 데이터이며, 비구조화 데이터는 기업이 데이터과학자가 처리하도록 ...2025.01.20
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빅데이터의 특징과 장단점 및 합리적인 활용방안2025.01.061. 빅데이터의 특징 빅데이터의 특징은 데이터의 다양성, 속도, 규모, 진실성 등으로 구성된다. 다양성은 다양한 형태와 소스에서 수집된 데이터를 의미하며, 이러한 다양성은 더 많은 정보와 인사이트를 제공한다. 속도는 빅데이터가 실시간으로 생성되고 처리되는 속도를 의미하며, 이는 실시간 의사결정과 빠른 대응이 가능하게 한다. 규모는 매우 큰 양의 데이터를 다룰 수 있는 능력을 의미하며, 이는 더 많은 정보와 인사이트를 얻을 수 있도록 한다. 진실성은 데이터의 정확성, 신뢰성, 일관성 등을 의미하며, 이는 더 높은 품질의 정보와 인사이...2025.01.06
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2023년 데이터베이스의 기초 및 핵심파악2025.05.081. 데이터베이스 이해 데이터베이스는 '한 조직의 여러 응용 시스템을 다수의 사용자가 공용(shared)으로 사용하기 위해 통합(integrated), 저장(stored)된 운영(operational) 데이터의 집합'이라고 정의된다. 데이터베이스는 파일 처리 시스템과 달리 자기 기술성, 추상화, 다중 뷰, 동시성 제어 등의 기능을 통해 파일 처리 시스템의 문제점을 극복한다. 데이터베이스 시스템은 3단계 구조, 즉 개념적 단계, 논리적 단계 그리고 물리적 단계로 구성된다. 2. 데이터베이스 모델링 데이터베이스 모델링 과정은 사용자 요...2025.05.08
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인공지능이 어떻게 사람처럼 생각하게 되는가2025.05.081. 파블로프의 개 실험 파블로프의 개 실험은 동물의 학습과 조건부 반사에 대한 연구를 통해 일반화된 원리를 밝힌 실험입니다. 개에게 음식과 종소리를 연결시켜 종소리만으로도 침샘 분비 반응이 나타나는 조건부 반사를 관찰하였습니다. 이 실험은 행동심리학과 학습 이론에 큰 영향을 주었습니다. 2. 인공 신경망의 학습 인공 신경망은 입력과 출력 사이의 연관성을 학습하는 과정을 거칩니다. 초기에는 무작위로 설정된 가중치와 편향을 학습 데이터를 통해 조정하여 정확한 출력을 만들 수 있도록 개선됩니다. 이는 파블로프의 개 실험에서 관찰된 자극...2025.05.08
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벡터 데이터베이스2025.05.081. 벡터 데이터베이스 벡터 데이터베이스는 복합 비정형 데이터를 효과적이고 효율적으로 저장하고 검색하기 위한 기술입니다. 단어나 문장과 같은 정보를 숫자로 변환하여 숫자와 유사한 것을 찾는 방식의 데이터베이스입니다. 기존 데이터베이스는 텍스트 기반 검색을 사용했지만, 벡터 데이터베이스는 숫자 기반 검색을 사용합니다. 이를 통해 비정형 데이터와 벡터 데이터를 효율적으로 저장할 수 있습니다. 이 기술의 배경에는 뉴럴 네트워크(CNN)의 발달로 복합 비정형 데이터를 정확하게 임베딩하여 숫자(벡터)로 표현할 수 있게 된 것이 있습니다. 예...2025.05.08
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