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30점 만점 방통대 데이터마이닝 2024-1학기2025.01.261. 데이터마이닝 방법론 데이터마이닝의 방법은 크게 모수적 모형 접근 방법과 알고리즘 접근 방법으로 나뉜다. 모수적 모형 접근법은 기존 데이터를 기반으로 모수를 추정하는 방법이며, 알고리즘 접근방법은 정해진 알고리즘에 따라 데이터를 학습하는 방법이다. 각각의 장단점이 있으며, 상황에 따라 적절한 방법을 선택해야 한다. 2. 모수적 모형 접근법 모수적 모형 접근법은 단순 선형 회귀분석, 로지스틱 회귀모형 등이 해당된다. 기본 모형 식이 존재하며, 모수를 추정하는 방식으로 결과가 복잡하지 않고 해석이 용이하다. 그러나 데이터가 가정한 ...2025.01.26
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인스타그램 수익창출 쉽게 배우기2025.01.241. 마케팅 퍼널 마케팅 퍼널은 잠재고객이 유입되어 구매까지 진행되는 일정한 단계와 경로를 의미합니다. 신규고객 유치와 유치를 위한 마케팅 전략에서 매출이 발생하는 과정을 분석하고 이해할 수 있습니다. 퍼널 분석을 통해 콘텐츠의 시장 반응도를 파악할 수 있으며, AARRR 모델을 활용하여 획득/유입, 활성화, 재방문, 수익, 추천 등 각 단계별 전략을 수립할 수 있습니다. 2. 로컬 마케팅 로컬 마케팅의 목적은 지역 기반 고객을 확보하는 것입니다. 네이버 플레이스, 당근마켓 등의 플랫폼을 활용하여 비즈니스 프로필 세팅, 광고 집행,...2025.01.24
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2024 방송통신대 머신러닝 출석수업 만점 과제물2025.01.261. k-최근접 이웃 알고리즘 k 값은 k-최근접 이웃 알고리즘에서 최근접 이웃 수를 나타낸다. k 값이 작을수록 모델이 훈련 데이터에 민감해져서 과적합 문제가 발생할 수 있다. 반대로 k 값이 지나치게 크면 너무 많은 이웃을 고려하게 되어 모델이 단순화되어 데이터의 세부적인 패턴을 잘 잡지 못하여 성능이 떨어지게 된다. 2. 거리 계산 방식 기존 knn에 적용된 거리 계산식은 유클리드 거리 방식에서 맨하탄 거리 계산 방식으로 변경하였다. 유클리드 거리는 두 점 간의 직선적 거리를 측정하고, 맨하탄 거리는 각 차원에서 거리를 단순히...2025.01.26
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인공지능의 미래와 현재2025.05.161. 인공지능의 역사적 배경과 현재 상황 현재와 미래 시점에서 인공지능을 바라보며, 그 발전 과정과 현재의 동향을 살펴보는 것은 매우 중요합니다. 20세기 후반에 진정한 의미에서의 인공지능 연구가 시작되었으며, 초기에는 단순한 알고리즘 및 패턴 인식 기술이 주를 이루었습니다. 그러나 시간이 흐르면서, 머신러닝과 딥러닝, 신경망과 같은 다양한 기술이 발전하게 되었습니다. 이러한 기술의 발전은 빅데이터의 활용을 가능하게 하였고, 정보 처리 방식에 혁신을 가져왔습니다. 현재, 인공지능은 우리 일상 생활의 많은 부분에 깊숙이 들어와 있으며...2025.05.16
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AI 기반 알고리즘을 통한 면역요법 및 표적치료에 대한 환자 반응 예측2025.05.111. 면역요법과 표적치료의 중요성 면역요법과 표적치료는 종양 치료 분야에 혁신적인 접근법으로 여겨지고 있으며, 여러 종류의 암에 대해 효과를 보여주고 있습니다. 그러나 모든 환자들이 이러한 치료에 긍정적인 반응을 보이지는 않으며, 환자들의 반응 예측은 어려운 도전적인 문제입니다. 2. AI의 역할과 장점 AI 기반 알고리즘은 환자 데이터를 분석하여 반응 예측 모델을 구축하고, 환자의 개인적인 특성과 생물학적 특징을 고려하여 맞춤형 치료를 제시할 수 있습니다. 3. AI 기반 환자 반응 예측 알고리즘의 활용 AI는 환자의 유전자 변이...2025.05.11
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4차 산업혁명과 관련된 정보기술인 빅데이터에 대한 개념과 특성2025.05.061. 빅데이터의 개념과 특성 빅데이터는 디지털 플랫폼에서 발생하는 대량의 데이터이며 방대한 데이터 양뿐만 아니라 데이터에서 가치를 추출해 결과를 분석하는 기술을 뜻합니다. 빅데이터를 충분히 활용하기 위해서는 빅데이터 플랫폼을 구성하는 하드웨어, 소프트웨어, 애플리케이션 간 유기적인 관계가 구축돼야 합니다. 빅데이터는 용량이 크고 다양성, 속도가 빠르며 정확성과 가치성 등의 특징이 있습니다. 2. 기업의 빅데이터 활용 사례 넷플릭스는 빅데이터 기술을 활용해 시청자에게 추천 알고리즘을 제공하며 추천 알고리즘은 시청자가 이전에 본 내용과...2025.05.06
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통계학과 머신러닝에서의 회귀 분석 목적 비교2025.04.271. 통계학에서의 회귀 분석 통계학에서의 회귀 분석은 여러 변수 사이의 경향성을 분석하는 방법으로, 한 변수의 값이 다른 변수의 값을 설명할 수 있도록 두 변수의 관계를 수식으로 표현하고 데이터로부터 추정하는 분석을 의미한다. 단순 선형 회귀 분석, 다중 선형 회귀 분석, 비선형 회귀 분석 등 다양한 방법이 있다. 2. 머신 러닝에서의 회귀 분석 머신 러닝은 인공지능의 연구 분야 중 하나로, 인간의 학습 능력과 같은 기능을 컴퓨터에서 실현하고자 하는 기술이다. 머신 러닝에서의 회귀 분석은 입력 데이터를 기반으로 예측이나 결정을 도출...2025.04.27
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Amazon의 로봇 활용 사례 분석 - 아마존 풀필먼트 센터의 물류 로봇과 적용 알고리즘2025.05.061. 로봇 도입의 필요성 아마존은 근로자들의 삶을 개선하고 업무 관련 사고를 50% 줄이기 위해 노력하기로 결정했습니다. 이를 위해 전 세계에 위치한 아마존 로보틱스 및 고급 기술 연구소에서는 근로자들의 피드백과 다양한 데이터 및 시각화를 활용하여 자율 주행 차량을 개발하고 있습니다. 아마존은 기계 지능과 인간 지능을 보완하면서 효율성과 처리 규모를 확장시킬 수 있다고 보았습니다. 2. 아마존 물류센터의 로봇 도입 효과 아마존은 로봇 기술을 통해 물류 센터 내에서 효율성을 극대화하고 있습니다. 키바를 이용해 제품을 배송 데스크로 이...2025.05.06
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최근 빅데이터의 개념 및 활용 사례와 문제점 및 해결책2025.05.111. 빅데이터의 개념 빅데이터란 디지털 환경에서 생성되는 데이터로 그 규모가 방대하고, 생성 주기도 짧고, 형태도 수치 데이터뿐 아니라 문자와 영상 데이터를 포함하는 대규모 데이터를 말한다. 최근 4차 산업혁명 시대에서는 인공지능(AI), 사물인터넷(IoT), 클라우드 컴퓨팅, 자율주행차, 가상현실(VR) 등 다양한 분야에서 빅데이터 분석기술이 활용되고 있다. 2. 빅데이터 활용 사례 Amazon은 빅데이터를 개인화된 제품 추천, 타깃 마케팅 캠페인, 재고 관리, 신속하고 효율적인 배송을 보장하기 위한 물류 네트워크 최적화 등 다양...2025.05.11
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순환적인 피보나치 수열 프로그램과 반복적인 피보나치 수열 프로그램의 수행 시간 비교2025.05.061. 피보나치 수열 피보나치 수열은 많은 프로그래밍 문제에서 자주 등장하는 기본적인 수열 중 하나입니다. 이 수열을 구하는 방법에는 순환적인 방법과 반복적인 방법이 있습니다. 순환적인 방법은 재귀적인 호출을 사용하여 수행 시간이 지수적으로 증가하지만, 반복적인 방법은 루프를 사용하여 이전 값들을 저장하고 활용하여 더 효율적입니다. 대규모 데이터 처리를 필요로 하는 경우에는 반복적인 방법이 더 적합합니다. 2. 순환적인 피보나치 수열 프로그램 순환적인 피보나치 수열 프로그램은 재귀적인 호출을 사용하므로 수행 시간이 지수적으로 증가합니...2025.05.06
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