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머신러닝에서의 과적합 문제2025.05.101. 과적합(Overfitting) 과적합은 머신러닝에서 중요한 문제 중 하나입니다. 머신러닝 모델이 훈련 데이터에 너무 특화되어 있어 새로운 입력 데이터에 대한 예측 능력이 저하되는 현상을 말합니다. 이는 모델의 성능과 일반화(generalization) 능력을 감소시키며, 실제 응용에서 신뢰할 수 없는 결과를 초래할 수 있습니다. 2. 과적합의 원인 과적합은 데이터의 특성을 완벽하게 기억하는 것에서 비롯됩니다. 모델은 훈련 데이터에 맞추기 위해 복잡한 패턴과 노이즈까지도 학습할 수 있습니다. 일반적으로 데이터의 양이 적은 경우,...2025.05.10
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머신러닝 효과검증2025.05.101. 머신러닝 효과검증 머신러닝 과제의 실제 효과를 보여주기 위해 다음과 같은 방법들을 고려할 수 있습니다: 정량적인 성능 개선, 시간과 비용 절감, 예측 능력 개선, 인사이트 제공, 실제 시스템 통합. 이러한 방법들을 통해 머신러닝 과제의 실제 효과를 증명할 수 있습니다. 과제의 목적과 환경에 따라 적절한 방식으로 결과를 제시하는 것이 중요합니다. 2. 제조 수율영향성 분석 수율 영향성을 분석하는 머신러닝 과제를 위한 분석 툴을 제작하기 위해 다음과 같은 절차를 따를 수 있습니다: 데이터 수집, 데이터 전처리, 특성 선택 및 추출...2025.05.10
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2024년 1학기 방송통신대 출석수업대체과제물 회귀모형) 2024년 신규교재 연습문제2025.01.251. 단순선형회귀모형 자동차의 무게와 자동차를 1km 움직이는 데 필요한 에너지량과의 함수관계를 정확히 판단하기 위하여 A자동차회사가 실험을 통해 얻은 자료를 바탕으로 단순선형회귀모형을 적합하였다. 회귀직선은 hat{y} = -0.1157 + 2.1626x로 추정되었으며, 분산분석 결과 회귀모형이 유의한 것으로 나타났다. 또한 무게가 3,000kg인 차량의 에너지 소모량을 추정한 결과 6372.1(Btu)로 나타났다. 2. 단순선형회귀모형 1950년대 미국의 각 주별 피부암 사망자 관련 자료를 바탕으로 단순선형회귀모형을 적합하였다....2025.01.25
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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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머신 러닝 학습을 위한 데이터 증량하기2025.05.081. 데이터 증강 데이터 증강(Data Augmentation)은 현대 머신러닝과 딥러닝 분야에서 핵심 개념이 되었습니다. 데이터의 양과 질은 모델의 성능과 일반화 능력에 큰 영향을 미치지만, 현실적인 제약으로 인해 충분한 양의 고품질 데이터를 수집하기 어려운 문제를 해결하기 위해 데이터 증강이 등장하였습니다. 데이터 증강은 기존의 데이터를 변형하여 새로운 데이터를 생성하는 과정으로, 모델의 학습과 예측 능력을 향상시킬 수 있습니다. 2. 데이터 증강 기법 다양한 데이터 증강 기법이 개발되어 있으며, 이를 통해 다양한 유형의 데이터...2025.05.08
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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
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장애 영유아를 위한 교육과정과 환경2025.01.181. 발달에 적합한 실제 발달에 적합한 실제는 1980년대 초 전미 유아교육협회에서 유아 교육 현장에 있는 교사들이 교사 주도적이고 교사 계획적이며 교수 환경 자체가 구조화 되어있는 상황을 우려해서 유아교육의 정체성을 밝히기 위해 제시한 내용입니다. 발달에 적합한 실제에서는 연령의 적합성, 개별적 적합성, 문화적 적합성 세 가지를 고려해서 유아교육과정의 개발이 이루어져야 함을 제시하고 있습니다. 2. 유아교육과 유아 특수 교육의 협력 발달에 적합한 실제에서는 유아교육과 유아 특수 교육이 이념적인 차이를 강조하기보다는 모든 영유아에게...2025.01.18
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의사결정 트리(Decision Trees)2025.05.101. 의사결정 트리(Decision Trees) 의사결정 트리(Decision Trees)는 머신러닝에서 가장 널리 사용되는 분류(classification) 및 회귀(regression) 알고리즘 중 하나입니다. 이는 데이터의 특징을 기반으로 한 의사 결정 규칙의 계층적 트리 모델을 나타냅니다. 의사결정 트리는 간단하고 해석하기 쉬운 모델로 알려져 있으며, 데이터의 특징을 직관적으로 이해할 수 있는 장점이 있습니다. 2. 의사결정 트리의 구조 의사결정 트리는 다음과 같은 구조로 이루어져 있습니다: 노드(Nodes), 가지(Edge...2025.05.10
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[진로탐구활동] 고려대학교 신소재공학과의 모든 것2025.05.041. 신소재공학과 인재상 신소재공학과는 신소재공학 전문지식 습득을 위한 기본 역량을 갖춘 인력 양성, 변화하는 환경에 능동적으로 대처할 수 있는 전문 지식인 양성, 세계화 시대에 경쟁할 수 있는 국제적 전문 인력 양성을 인재상으로 삼고 있다. 2. 신소재공학과 교육 목표 신소재공학과의 교육 목표는 신소재공학의 기초 및 응용 지식을 갖춘 지도자적 인력 양성, 능동적 과제 수행 능력과 창의적 연구 능력을 갖춘 재료공학도 양성, 재료 관련 산업 전반을 선도할 수 있는 CEO 양성이다. 3. 신소재공학과 전공 과목 신소재공학과의 주요 전공...2025.05.04
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9월 10일은 세계자살예방의 날입니다.2025.05.121. 과로 자살 노동은 개인의 역량을 발휘하고 자아실현을 할 수 있는 방법이자 생계를 유지할 수 있도록 만들어주는 현대 사회의 필수적인 활동이라고 할 수 있습니다. 많은 근로자들이 대부분의 시간을 직장에서 보내는 것을 생각해보면 업무의 내용, 근로 조건, 근로 환경 등은 매우 중요한 요소라고 할 수 있습니다. 특히 우리나라의 경우 국민의 행복 증진과 삶의 질 보장이 사회복지의 이념으로 명시된 만큼 노동자의 근무 환경은 근무에 적합하게 조성되어야 합니다. 그러나 근로에 관련해 이러한 이념은 실제로 적용되지 않은 경우가 더 많고 그 결...2025.05.12
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