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MCMC를 활용한 베이지안 추론 - 동전 던지기 문제의 확률 추정 (파이썬예제풀이 포함)2025.05.091. MCMC(Markov Chain Monte Carlo) MCMC는 머신러닝과 통계학 분야에서 중요한 역할을 하는 AI(인공지능) 기법 중 하나입니다. MCMC는 복잡한 확률분포를 추정하거나 샘플링하기 위해 사용되며, 특히 베이지안 추론과 관련된 문제에 유용하게 적용됩니다. MCMC는 몬테카를로(Monte Carlo) 방법과 마코프 체인(Markov Chain)을 결합한 알고리즘으로, 마코프 체인을 이용하여 탐색 공간을 효과적으로 탐색하고 샘플링을 수행합니다. 2. 동전 던지기 문제 동전 던지기 문제는 간단하면서도 직관적인 문제...2025.05.09
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(A0) 서울대학교 머신러닝을 위한 기초 수학 및 프로그래밍 실습 과제, 소논문2025.01.181. 머신러닝 기초 수학 및 프로그래밍 실습 이 자료는 서울대학교에서 진행된 머신러닝 수업의 과제와 소논문에 대한 내용입니다. 과제 7-1에서는 최종 프로젝트에 대한 1페이지 제안서 작성이 요구되었습니다. 제안서에는 예측, 분류, 값 예측 등의 아이디어와 데이터 수집 및 실현 계획이 포함되어야 합니다. 과제 7-2에서는 팬데믹 이후 여행하고 싶은 두 도시를 선택하고 이들 간의 거리를 계산하는 프로그래밍 과제가 주어졌습니다. 1. 머신러닝 기초 수학 및 프로그래밍 실습 머신러닝은 데이터 기반의 알고리즘을 통해 문제를 해결하는 기술로,...2025.01.18
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컴퓨터공학과 프로젝트, 보고서 주제 추천2025.01.101. 머신러닝/인공지능 프로젝트 이미지 분류, 자연어 처리, 음성 인식 등과 같은 머신러닝 및 딥러닝 알고리즘을 활용한 프로젝트를 수행해볼 수 있다. 예를 들어, 손으로 쓴 숫자 인식, 감정 분석, 스팸 필터링 등의 주제를 다룰 수 있다. 2. 웹 개발 프로젝트 웹 애플리케이션 개발을 통해 프론트엔드와 백엔드 기술을 익힐 수 있다. 예를 들어, 블로그 플랫폼, 전자 상거래 웹사이트, 온라인 게임 등을 만들어 볼 수 있다. 3. 모바일 앱 개발 안드로이드나 iOS 플랫폼에서 모바일 앱을 개발하는 프로젝트를 수행해볼 수 있다. 예를 들...2025.01.10
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인공지능 ) 1. 역전파와 순전파에 대해서 설명 2. 손실함수는 어떤 특성을 갖는가 3. 옵티마이저가 무엇인지 설명 4. 위의 4가지의 연관관계를 5줄 이내로 설명2025.01.191. 역전파와 순전파 역전파와 순전파는 딥러닝, 머신러닝 등에서 학습하는 방법을 의미한다. 인공지능 모델은 필연적으로 학습을 진행하게 되는데, 이때 학습의 방향이 앞에서 뒤로 순차적으로 진행되는 학습을 순전파, 뒤에서 앞으로 학습이 진행되는 것을 역전파라고 한다. 2. 손실함수의 특성 손실함수는 학습을 위한 알고리즘이 실제와 얼마나 차이가 나는지, 오류를 판단하기 위한 함수로써 여겨진다. 학습을 기반으로 나온 데이터와 실제데이터 간의 오차를 직접적으로 계산하여 인공지능 모델의 최적화를 위한 가장 중요한 지표로써 간주한다. 3. 옵티...2025.01.19
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데이터 사이언티스트 - 21세기 최고의 직업2025.01.191. 데이터 사이언티스트의 정의와 필요성 21세기 들어 정보와 데이터의 중요성이 급격히 증가했으며, 기업과 정부, 연구기관 등 다양한 분야에서 데이터의 수집과 분석을 통해 새로운 가치를 창출하고 있다. 이 과정에서 핵심적인 역할을 하는 직업이 바로 데이터 사이언티스트이다. 데이터 사이언티스트는 통계학자와 데이터 엔지니어와 구분되는 독특한 역할을 한다. 2. 데이터 사이언티스트의 매력과 인기도 데이터 사이언티스트 직업의 매력은 높은 수요와 보상, 다양한 산업에서의 활용, 기술 발전에 따른 지속적인 학습 기회, 사회적 가치 창출 등 다...2025.01.19
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디지털 중개 및 공유 트렌드와 미래 전망 보고서 - 디지털 혁신의 물결, 중개와 공유가 만드는 새로운 경제2025.01.101. 디지털 중개 및 공유 경제 이 보고서는 디지털 중개 및 공유 경제의 현재와 미래를 탐구하며, 최신 인공지능 기술과의 융합을 통해 이 분야가 어떻게 변화하고 있는지를 분석합니다. 디지털 중개 및 공유 경제는 인터넷과 모바일 기술의 발전에 힘입어, 전 세계적으로 다양한 산업 분야에서 급속도로 성장하고 있습니다. 이 보고서는 이러한 경제 모델이 소비자와 기업에 어떤 새로운 기회를 제공하는지, 그리고 이와 동시에 어떤 도전 과제를 안고 있는지를 탐색합니다. 2. 인공지능 기술 생성형 인공지능(Generative AI), 머신러닝(Ma...2025.01.10
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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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혁신적인 AI 기술을 활용한 의료 진단2025.05.031. 세포 수준의 의료 진단 기술 세포 수준의 의료 진단을 위해서는 바이오마커를 활용하는 기술이 필요하다. 이는 세포와 관련된 유전자 및 단백질 등의 정보를 수집하고 해석함으로써 세포의 상태를 파악할 수 있는 기술이다. 2. AI 기술을 활용한 세포 수준 진단 기술 개발 AI 기술을 활용하여 바이오마커 정보를 더욱 정확하게 분석할 수 있는 세포 수준 진단 기술을 개발하는 것이 이 연구의 목표이다. 이를 위해, 다양한 머신 러닝 알고리즘을 활용한 세포 수준의 데이터 분석 방법을 연구할 것이다. 3. 세포 수준 진단 기술의 장단점 및 ...2025.05.03
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AI의 등장과 영향, 산업 분야별 적용 사례 및 전망2025.05.161. 새로운 산업 혁명, AI의 시작 ChatGPT는 인간과 유사한 텍스트를 생성하고 광범위한 질문에 높은 정확도로 응답할 수 있다는 점에서 호평을 받고 있습니다. 의료, 금융, 고객 서비스를 포함한 많은 산업은 다양한 프로세스를 자동화할 수 있고 개선할 수 있는 잠재력에 의해 ChatGPT를 채택하기 시작했습니다. 2. 생성형 AI 생성형 AI란 머신러닝 알고리즘을 통해 학습 데이터를 기반으로 새로운 콘텐츠를 만드는 기술입니다. 이 생성형 AI가 바로 ChatGPT입니다. 머신러닝은 컴퓨터가 주어진 데이터로부터 자체 학습을 하여 ...2025.05.16
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AI, 머신러닝, 딥러닝의 관계2025.01.151. 인공지능(AI) 인공지능(AI)은 인간의 인지 기능을 모방하여 만들어진 기술로, 학습, 추론, 문제 해결과 같은 지능적 행동을 컴퓨터가 수행할 수 있게 합니다. AI는 처음에는 간단한 규칙과 로직을 기반으로 작동하는 시스템에서 출발했지만, 시간이 흐르며 머신러닝과 딥러닝과 같은 고급 기술로 발전했습니다. AI 기술은 지식 표현, 추론, 계획, 학습, 자연어 처리, 지각 등 다양한 기능을 통해 인간의 능력을 확장하고 산업 혁신을 촉진하고 있습니다. 2. 머신러닝 머신러닝은 데이터로부터 학습하여 패턴을 인식하고 예측을 수행하는 A...2025.01.15
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