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설명 가능한 인공지능, XAI (Explainable Artificial Intelligence)2025.05.101. 인공지능 신경망의 동작 인공지능 신경망의 동작은 사람의 뇌와 유사하지만, 내부 동작과 의사 결정 과정을 직접적으로 이해하기 어렵다. 이는 다른 사람의 뇌 안에서 일어나는 생각을 이해하기 어려운 것과 유사하다. 2. XAI (Explainable Artificial Intelligence) XAI는 인공지능 모델의 내부 동작과 의사 결정 과정을 설명 가능하게 만드는 기술을 개발하는 것을 목표로 한다. 이를 통해 모델의 예측에 영향을 미치는 요인을 이해하고 신뢰성을 높일 수 있다. 3. XAI 기술 특성 XAI는 시각화, 중요도 ...2025.05.10
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예측 마케팅: 선제적 조치로 시장 수요 예측하기2025.01.041. 예측 분석 예측 분석은 고객의 과거 행동을 조사해 미래에 이와 유사하거나 관련 있는 행동을 보여줄 가능성을 평가하는 것입니다. 예측 분석은 빅데이터로는 감지하기 힘든 패턴을 발견하여 최적의 행동 방침을 추천해 줄 수 있으며, 빅데이터보다 미래지향적이고 예측적인 활동입니다. 마케터는 미래를 내다볼 수 있는 선구안을 가지고 있어야 하며, 미래를 대비하는 행동의 추진력을 갖춰야 합니다. 2. 예측 마케팅 응용 방법 예측 분석은 고객의 과거 행동을 조사해 미래에 이와 유사하거나 관련 있는 행동을 할 가능성을 평가합니다. 이를 통해 미...2025.01.04
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전동 킥보드 수요 예측을 통한 서비스 활성화 전략2025.01.241. 수요 예측의 개념 수요 예측은 미래의 수요를 예측하는 과정으로, 과거 데이터를 기반으로 특정 서비스나 제품이 미래에 어느 정도 사용될지를 예측하는 것입니다. 정확한 수요 예측은 자원 배분의 효율성을 높이는 데 중요합니다. 특히 전동 킥보드 서비스 제공 기업의 경우 킥보드의 적재적소 배치가 필수적이기 때문에 수요 예측이 더욱 중요합니다. 2. 수요 예측 방법 전동 킥보드 수요 예측을 위한 대표적인 방법으로는 시계열 분석, 회귀 분석, 인공지능(AI) 기반 예측 등이 있습니다. 시계열 분석은 과거 데이터를 분석하여 미래 수요 패턴...2025.01.24
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확률론(probability theory) 의 효과적 활용법 중 한 가지를 주제로 선택하여, 장점을 주장하고 논리적 근거를 예시 등으로 구체적 제시한 후, 자신만의 고유한 의견으로 마무리 요약2025.01.121. 예측 모델링의 기본 원리와 적용 분야 예측 모델링은 확률론의 기본 원리를 활용하여 과거 데이터를 분석하고, 이를 통해 미래의 사건이나 결과를 예측하는 과정이다. 이 방법론은 데이터 과학, 통계학, 인공지능 분야에서 광범위하게 적용되며, 기업의 의사결정 과정을 지원하는 데 있어 핵심적인 역할을 한다. 예측 모델링의 핵심 원리는 과거 데이터에 내재된 패턴과 상관관계를 식별하고, 이를 활용하여 미래의 사건 발생 가능성을 수치로 표현하는 것이다. 이 과정에서 확률론은 불확실성을 수량화하고, 예측의 신뢰도를 평가하는 데 중요한 기반을 ...2025.01.12
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최대 우도 추정을 통한 확률 모델의 매개변수 추정2025.05.081. 최대 우도 추정(Maximum Likelihood Estimation, MLE) 최대 우도 추정은 주어진 데이터를 가장 잘 설명하는 모델의 매개변수 값을 찾는 과정으로, 우도 함수를 최대화하는 매개변수 값을 추정합니다. 이 방법은 데이터가 주어진 상황에서 가장 가능성이 높은 모델의 매개변수를 선택함으로써 최적의 예측을 수행하는데 도움을 줍니다. 2. 확률 모델링 확률 모델링은 다양한 분야에서 데이터 분석과 예측에 핵심적인 역할을 하고 있습니다. 데이터로부터 모델의 매개변수를 추정하는 과정은 모델의 정확성과 신뢰성을 높이는 데 ...2025.05.08
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약물 부작용 및 상호작용 예측과 예방을 위한 인공지능 활용2025.05.111. AI 기반 약물 부작용 및 상호작용 예측 약물 데이터 분석을 통해 부작용과 상호작용을 예측하고, 개인 맞춤형 치료를 제공하여 환자의 건강을 개선하는 AI 기술의 활용 2. 약물 부작용 및 상호작용 예측의 응용 분야 의약품 개발 과정에서 부작용 예측 및 개선, 다중 약물 복용 환자의 건강 관리에 활용 3. 약물 부작용 및 상호작용 예측의 장점 조기 부작용 예방, 치료 성공률 향상, 부작용 최소화 등의 장점 4. 약물 부작용 및 상호작용 예측의 도전과제 데이터의 불균형 문제, 약물 데이터의 부족으로 인한 AI 모델 학습의 제한 5...2025.05.11
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생산관리 측면에서 수요 예측의 중요성과 정확성 향상 방안2025.05.101. 수요예측의 정의 수요예측이란 기업에서 생산량을 결정하기 위해 과거의 자료를 토대로 미래의 수요에 대해 예상하는 절차를 말한다. 즉, 현재의 자료를 이용해서 가까운 혹은 먼 미래에 해당 제품에 대한 수요가 얼마나 발생할지를 추측하고, 이를 토대로 생산량을 조절하게 되는 절차를 의미한다. 2. 수요예측의 중요성 수요예측이 중요한 이유는 기업의 이윤 창출, 재고품으로 인한 손실 방지, 생산관리의 효율성, 기업의 전략 수립 등에 결정적인 영향을 미치기 때문이다. 정확한 수요예측을 통해 기업은 이윤을 극대화하고 손실을 방지할 수 있으며...2025.05.10
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엔터테인먼트 기업 중 하나를 선택해 인공지능 적용 비지니스 구상하기2025.04.301. 인공지능 적용방법 FNC는 수많은 엔터테인먼트 기업 중에서도 분쟁이 많은 기업이다. 분쟁을 예방하고, 효율적인 조정이 가능하도록 '인공지능 전문가'를 만들면 어떨까. 현재 전속매니지먼트 계약은 대부분 소속사가 일방적으로 결정한 계약 내용에서 약간의 수정을 거쳐 체결된다. 따라서 대부분의 계약은 불평등하게 이루어진다고 할 수 있다. 이러한 분쟁을 예방하고자 '인공지능 전문가'가 계약이 평등하게 이루어지도록 만들고, 분쟁 시에 합리적인 조정이 가능하도록 할 수 있다. 2. 인공지능 적용 시 차별점 엔터테인먼트 기업은 성격상 연예인...2025.04.30
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계량적 예측과 정성적 예측의 차이점과 장단점2025.01.051. 계량적 예측 계량적 예측은 수학적인 모델을 사용하여 데이터를 분석하고 예측하는 방법으로, 정확한 예측이 가능하다는 장점이 있습니다. 그러나 모델링에 사용되는 데이터의 정확성과 완전성에 따라 결과가 크게 달라질 수 있으며, 모델링에 사용되는 알고리즘의 복잡성 때문에 해석이 어려울 수 있다는 한계가 있습니다. 2. 정성적 예측 정성적 예측은 전문가의 경험과 직관을 바탕으로 예측하는 방법으로, 주관적인 요소가 개입되기 때문에 예측 결과의 신뢰도가 낮을 수 있다는 단점이 있습니다. 그러나 데이터의 부족으로 인해 계량적 예측이 어려운 ...2025.01.05
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선형회귀(Linear Regression)는 통계인가 머신 러닝인가?2025.05.081. 선형회귀 선형 회귀는 연속 값을 예측하는 데 사용되는 통계 방법입니다. 선형 회귀 모델은 두 변수 간의 관계를 설명하는 선형 방정식을 찾는 통계적 방법입니다. 선형 회귀 모델은 통계, 공학, 마케팅, 금융, 제조를 포함한 다양한 분야에서 사용됩니다. 선형 회귀는 데이터를 설명하고 미래를 예측하는 데 사용할 수 있는 가장 널리 사용되는 방법입니다. 2. 통계와 머신러닝 머신러닝의 등장으로 선형회귀는 주로 '지도 학습' 문제에서 사용됩니다. 선형회귀는 입력 변수와 출력 변수 사이의 선형적인 관계를 모델링하여 새로운 입력에 대한 출...2025.05.08
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