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방통대 [데이터마이닝] 2024 출석과제물 (30점 만점 인증 / 표지제외 12페이지 분량 / 코드 및 해설 포함)2025.01.251. 모수적 모형 접근법 모수적 모형 접근법은 통계를 사용하여 데이터의 특징과 의미를 해석할 수 있는 분석 모델을 만드는 전통적인 방법입니다. 주로 사용하는 모형으로는 선형 회귀분석, 로지스틱 회귀모형이 있으며 모델 내에서 a 또는 b 같은 모수를 최소제곱법 또는 최대우도추정법을 사용하여 추정합니다. 모수적 모형 접근법으로 만들어진 분석 모델은 원인과 결과에 대한 설명이 용이하다는 장점이 있지만, 분석 모델을 만드는데 사용했던 데이터가 아닌 다른 데이터를 사용할 경우 정확도가 낮아지거나 적용 자체가 불가능할 수 있다는 단점이 있습니...2025.01.25
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머신러닝에서의 차원축소2025.05.101. 차원 축소 차원 축소는 고차원 데이터를 저차원으로 변환하는 과정으로, 데이터의 복잡성을 줄이고 특징을 추출하거나 시각화하기 위해 사용됩니다. 주요 방법으로는 특징 선택과 특징 추출이 있으며, 차원 축소의 이점은 데이터 시각화, 계산 효율성 향상, 잡음 제거 등입니다. 2. 차원의 개념 차원은 데이터를 표현하기 위해 필요한 축의 수를 의미하며, 각 차원은 데이터의 특정 특성을 나타내는 변수 또는 속성이 됩니다. 차원이 높을수록 데이터의 복잡성과 계산 비용이 증가하므로 차원 축소가 필요합니다. 3. 특징(feature)의 개념 특...2025.05.10
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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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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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전자정부2025.05.071. 전자정부의 진화 전자정부의 개념은 1990년대부터 있었으며, 초기에는 정부 웹사이트를 통해 시민들에게 기본적인 정보와 서비스를 제공하는 것이 중점이었습니다. 그러나 시간이 지남에 따라 전자정부는 온라인 거래, 데이터 공유, 정부 기관 간의 디지털 협업 등 훨씬 더 광범위한 활동을 포함하도록 발전했습니다. 2. 전자정부의 과제 전자정부의 잠재적 이점에도 불구하고 성공을 보장하기 위해 해결해야 할 과제가 있습니다. 이에는 디지털 격차, 프라이버시 및 보안, 상호운용성, 조직 문화, 정치적 의지 등이 포함됩니다. 3. 전자정부의 이...2025.05.07
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데이터 분석의 힘을 통한 데이터 분석 이해2025.05.141. 데이터 분석 데이터 분석은 철저한 인과관계 분석과 파악을 통해 이루어져야 하며, 데이터에서 인과관계 분석을 잘못하여 잘못된 의사결정을 내린 사례도 제시한다. 데이터 분석은 제대로 된 인과관계 분석을 바탕으로 적절하게 활용하면 전략 수립과 의사결정에 매우 큰 도움이 된다. 데이터 분석을 수행하기 위해서는 현상과 원인 사이의 인과관계를 도출하는 것이 핵심이지만, 우리가 살아가는 현실 속에는 수많은 통제 불가의 요인들이 내재해 있으므로 정확한 인과관계의 규명이 쉽지 않다. 또한 상관관계와 인과관계를 혼동하지 않도록 주의해야 한다. ...2025.05.14
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AI가 이처럼 발달했는데 왜 이렇게 일기예보는 틀릴까?2025.01.181. 기상 예보의 정확성 향상 현대 과학 기술의 발전에도 불구하고 일기예보가 여전히 틀리는 이유는 기상 시스템의 복잡성과 예측의 불확실성 때문이다. 최근 구글 딥마인드의 AI 모델 GraphCast가 이러한 문제를 해결할 수 있다고 알려졌지만, 실제로는 AI와 전통적인 수치해석 방법의 장단점을 이해하고 이를 결합하는 것이 중요하다. AI는 빠르고 효율적인 데이터 처리와 높은 정확도를 보이지만, 학습되지 않은 상황에서는 성능이 저하될 수 있다. 반면 수치해석 방법은 물리 법칙에 기반하여 신뢰성 있는 결과를 제공할 수 있지만, 많은 계...2025.01.18
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논리모델의 핵심내용 설명 및 실제 사례 해석2025.01.271. 논리모델(Logical Model) 논리모델은 프로그램이나 프로젝트의 목표를 체계적으로 설계하고 평가하기 위한 효과적인 도구로서, 구체적인 진행 과정과 성과를 시각적으로 구성한다. 이 모델은 투입(input)부터 시작해 활동(activity), 산출(output), 단기성과(short-term outcome), 중기성과(mid-term outcome), 장기성과(long-term outcome)에 이르기까지 단계별로 프로그램의 구성 요소를 명확하게 정의하며, 각 요소 간의 연결성을 통해 논리적인 흐름을 강조한다. 2. 논리모델...2025.01.27
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데이터마이닝 ) 나무 형태를 이용한 지식 표현 사례2025.01.031. 의사결정나무 의사결정나무는 예측모형에서 가장 많이 사용되며 의사결정 규칙을 도표화하여 대상 집단을 분류하거나 예측하는 분석 방법입니다. 의사결정나무의 장점은 나무구조에 의해 모형이 표현되어 사용자의 이해가 쉽고, 유용한 예측변수나 비선형성을 자동으로 찾아낼 수 있으며, 선형성이나 정규성, 등분산성과 같은 가정을 필요로 하지 않는 비모수적인 방법이라는 것입니다. 하지만 의사결정나무 모형은 연속형 변수를 비연속적인 값으로 취급하여 분리의 경계점에서 예측오류가 큰 가능성이 있고, 선형성과 주 효과를 가지지 못한다는 단점이 있습니다....2025.01.03
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머신러닝과 수율 영향인자 분석하기2025.05.101. 수율 영향 요소 제조 과정에서 수율에 영향을 미치는 주요 요소로는 원자재 품질, 공정 설계 및 제어, 장비 및 기술, 작업자의 기술과 교육, 품질 관리 시스템, 환경 조건 등이 있습니다. 이러한 요소들은 제조 산업의 특성과 제품에 따라 다를 수 있지만, 일반적으로 수율 향상을 위해서는 이러한 요소들을 관리하고 최적화하는 것이 중요합니다. 2. 머신러닝을 활용한 수율 영향성 분석 머신러닝을 활용하여 수율 영향성을 분석하기 위해서는 데이터 수집, 전처리, 특성 선택 및 추출, 모델 구축, 학습 및 평가, 결과 해석 등의 단계를 거...2025.05.10
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