총 3,286개
-
데이터 사이언티스트 인터뷰 준비2025.01.201. 데이터 전처리 데이터셋에 존재할 수 있는 결측값과 이상치를 처리하는 것이 중요하다. 결측값은 평균, 중앙값 등으로 대체하거나 제거할 수 있으며, 이상치는 상자 그림이나 Z-점수를 사용해 식별하고 제거하거나 대체할 수 있다. 또한 데이터의 스케일을 맞추기 위해 정규화 작업이 필요하다. 2. 머신러닝 모델 과적합 방지 과적합을 방지하기 위해 교차 검증, 정규화 기법(L1, L2), 조기 종료 등의 방법을 사용할 수 있다. 교차 검증을 통해 데이터를 최대한 활용하고 모델의 일반화 성능을 평가할 수 있으며, 정규화 기법은 모델의 복잡...2025.01.20
-
빅데이터가 민주주의에 미치는 영향2025.01.031. 빅데이터와 민주주의 빅데이터 기술의 발전으로 인해 민주주의에 긍정적인 영향과 부정적인 영향이 모두 나타나고 있습니다. 긍정적인 면으로는 정치인들이 빅데이터를 활용하여 유권자들의 의견을 더 잘 파악할 수 있게 되었고, 이를 통해 정책 결정 과정에서 국민의 의견을 더 잘 반영할 수 있게 되었습니다. 하지만 부정적인 면으로는 정치인들이 빅데이터를 악용하여 유권자들의 의견을 조작하거나 특정 집단을 타겟으로 하는 등의 문제가 발생하고 있습니다. 이에 따라 빅데이터의 투명성과 윤리성을 높이기 위한 법적, 제도적 장치가 필요할 것으로 보입...2025.01.03
-
초기 질병 감지와 예방을 위한 AI 기반 예측 분석2025.05.111. AI 기반 예측 분석의 개념 AI는 의료 데이터를 분석하여 환자의 건강 상태를 예측하는 예측 분석 기술을 사용합니다. AI 기반 예측 분석은 초기 질병 징후를 식별하여 질병의 조기 감지와 예방에 기여합니다. 2. AI 기반 예측 분석의 잠재적 이점 AI는 환자의 건강 데이터를 분석하여 조기 진단과 치료를 가능케 하며, 개인의 건강 데이터와 유전자 정보를 활용하여 맞춤형 예방 방법을 제안하고, 대량의 의료 데이터를 빠르고 정확하게 분석하여 의사 결정에 도움을 줍니다. 3. AI 기반 예측 분석의 응용 분야 AI는 환자의 의료 기...2025.05.11
-
보건의료정보 및 기술 관련 연구계획서의 작성2025.05.141. 공공보건의료 빅데이터 기반 실제 정책 등에서의 활용방안 및 윤리적 쟁점 4차 산업혁명시대로 우리 사회가 발전하면서 인공지능에 대한 관심이 많아졌다. 이러한 인공지능에도 중요한 요인으로 작용하는 빅데이터는 단순히 크기가 큰 것에 머무르는 것이 아니라 방대한 데이터 축적과 분석을 통해 의사결정에 있어 핵심적인 기반이 될 수 있다. 이에 기존의 방법이나 도구로 수집하고 저장, 검색, 분석, 시각화하는데 한계가 존재하는 집합으로써 4V라는 특징과 대규모, 현실, 시계열성, 결합성이란 특성을 활용하여 새로운 시각으로 결과를 도출할 수 ...2025.05.14
-
빅데이터의 개념, 활용 사례, 미래 전망2025.01.211. 빅데이터의 개념과 중요성 빅데이터는 대규모의 데이터 집합을 의미하며, 방대한 양의 정보가 빠르게 생성되고 다양한 형태로 존재하는 특징을 가지고 있습니다. 이러한 빅데이터는 새로운 통찰과 가치 창출의 원천으로 작용하며, 기업의 경쟁력을 좌우하는 중요한 요소로 부상하고 있습니다. 빅데이터를 통해 기업은 소비자 행동 패턴을 예측하고, 맞춤형 마케팅 전략을 수립하며, 운영 효율성을 극대화할 수 있습니다. 또한 새로운 제품과 서비스 개발의 기반이 되어 기업의 경쟁 우위를 확보할 수 있습니다. 2. 빅데이터를 활용한 기업 사례 국내 기업...2025.01.21
-
AI(인공지능)이 정치 분야에 미칠 영향2025.01.291. 정보 수집과 분석의 향상 AI는 대량의 데이터를 수집하고 분석하는 데 탁월한 능력을 가지고 있습니다. 정치인은 AI를 사용하여 효율적으로 정책과 이슈에 대한 정보를 수집하고 이해할 수 있습니다. 이를 통해 민심에 민감하게 대응하거나 정책 결정에 기반을 둘 수 있습니다. 2. 선거 캠페인 및 전략 AI는 선거 캠페인과 전략을 개선하는 데 도움을 줍니다. 예를 들어, 선거 관련 데이터를 분석하여 유권자 그룹을 식별하고 개별화된 메시지를 전달하는 데 사용할 수 있습니다. 또한 AI를 활용하여 의사소통 전략을 최적화하고 선거 결과를 ...2025.01.29
-
인공지능의 보편적 활용과 윤리적 쟁점2025.01.031. 인공지능의 기업 활용 사례 알리바바는 중국의 대표적인 전자상거래 기업으로, 인공지능을 다양한 방식으로 활용하고 있다. 알리바바는 소비자 데이터 분석을 통해 인기 상품을 선별하고 추천하는 데 인공지능을 활용하고 있다. 또한 알리바바가 개발한 '시티 브레인' 인공지능을 중국 지방 정부에서 활용하여 교통 관리, 범죄 예방 등에 활용하고 있다. 이를 통해 알리바바는 단순한 온라인 상거래 기업을 넘어 인공지능 개발 및 판매 사업으로 영역을 확장하고 있다. 2. 인공지능 활용의 윤리적 쟁점 인공지능의 보편적 활용에는 다양한 윤리적 쟁점이...2025.01.03
-
4차 산업혁명과 관련된 정보기술 빅데이터의 개념, 특성, 활용 및 문제점2025.05.081. 빅데이터의 정의와 특징 빅데이터는 개인, 조직 및 기계에 의해 생성되는 방대하고 빠르게 증가하는 데이터 양을 설명하는 용어입니다. 빅데이터의 주요 특징은 볼륨, 속도, 다양성 및 가치입니다. 빅데이터는 정형, 준정형, 비정형 데이터 등 다양한 형태로 제공되며, 이를 처리하고 분석하려면 고급 도구와 기술이 필요합니다. 또한 빅데이터는 실시간으로 생성되고 수집되는 속도가 특징이며, 이를 통해 조직은 의미 있는 통찰력을 얻을 수 있습니다. 마지막으로 빅데이터는 조직에 고객 행동, 시장 동향 및 기타 주요 비즈니스 지표에 대한 귀중한...2025.05.08
-
인공지능의 발전과 윤리적 고려2025.11.121. 인공지능의 도덕적 책임 인공지능이 인간처럼 사고하고 행동할 수 있게 되면서 도덕적 책임에 관한 논의가 필요해졌다. 기계의 도덕적 책임 이론은 행위자가 그 행위의 결과에 대한 책임을 지는 경우를 살펴본다. 인공지능에게 도덕적 책임을 부여하려면 도덕적 가치와 규칙을 이해하고 적용할 수 있도록 알고리즘을 설계해야 한다. 인공지능의 도덕적 책임이 인간의 책임을 대체하는지 공존하는지에 대한 균형을 찾아야 한다. 2. 개인정보 보호와 데이터 편향성 인공지능은 대량의 데이터를 처리하면서 개인정보 보호와 데이터 편향성 문제가 중요해졌다. 개...2025.11.12
-
[글로벌 비즈니스 애널리틱스] 비즈니스 애널리틱스의 역사와 정의, 관련 용어 설명2025.01.261. 비즈니스 애널리틱스의 역사 비즈니스 애널리틱스는 20세기 후반부터 본격적으로 발전하기 시작했다. 1960년대와 70년대에는 데이터 처리 기술의 발전이 주로 통계적 분석과 의사결정 지원 시스템(DSS)에 중점을 두고 있었다. 1990년대에는 데이터베이스 관리 시스템(DBMS)과 데이터 마이닝 기법이 등장하면서 보다 복잡한 데이터 분석이 가능해졌다. 2000년대 들어서는 빅데이터와 클라우드 컴퓨팅의 등장으로 인해 데이터 수집과 저장, 분석이 용이해지면서 비즈니스 애널리틱스가 더욱 발전하였다. 2. 비즈니스 애널리틱스의 정의 비즈니...2025.01.26
5 / 329
