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인공신경망의 작동 원리 및 파이썬을 이용한 신경망의 손글씨 데이터 인식2025.01.141. 인공신경망의 작동 원리 인공신경망은 뇌 속 뉴런의 작동 원리를 컴퓨터로 구현한 정보 처리 시스템이다. 인공신경망은 입력층, 은닉층, 출력층으로 구성되며 입력값과 가중치의 곱을 활성화함수에 넣어 출력값을 생성한다. 행렬곱을 이용하여 가중치 계산을 수행하며, 오차 역전파를 통해 가중치를 업데이트하여 학습을 진행한다. 학습률은 신경망 학습 속도에 중요한 영향을 미친다. 2. 파이썬을 이용한 신경망의 손글씨 데이터 인식 MNIST 데이터베이스의 숫자 손글씨 데이터를 이용하여 3계층 신경망 모델을 구현하였다. 초기화, 학습, 질의의 3...2025.01.14
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데이터 확장하기 (Data Augmentation)2025.05.101. 데이터 확장 데이터 확장은 기존의 데이터를 사용하여 새로운 데이터를 생성하거나 추가 정보를 생성하는 프로세스를 말합니다. 이는 기계 학습 및 인공지능 분야에서 중요한 작업 중 하나입니다. 데이터 확장은 데이터셋의 크기와 다양성을 늘리는 데 도움이 됩니다. 큰 데이터셋은 모델의 성능과 일반화 능력을 향상시킬 수 있습니다. 더 다양한 데이터를 사용하면 모델이 다양한 패턴과 예외 상황을 인식하고 처리하는 데 더 효과적일 수 있습니다. 2. 데이터 확장 기법 데이터 확장은 주로 이미지 및 오디오 데이터 처리에서 많이 사용됩니다. 다양...2025.05.10
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랜덤 포레스트 (Random Forest Algorithm)2025.05.091. 랜덤 포레스트 (Random Forest Algorithm) 랜덤 포레스트는 특이하고 재미있는 방법론으로, 앙상블 학습(Ensemble Learning)의 한 종류입니다. 앙상블 학습은 여러 개별적인 학습 모델을 조합하여 보다 강력하고 정확한 예측 모델을 구축하는 기법입니다. Random Forest는 이러한 개별 모델로 결정 트리(Decision Tree)를 사용합니다. 하지만 단일 결정 트리를 사용하는 것이 아니라 수백 또는 수천 개의 결정 트리를 생성하고 이들을 조합하여 학습하고 예측을 수행하며, 이들을 결합하여 보다 정...2025.05.09
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빅데이터의 이해와 활용2025.01.251. 데이터과학자 데이터 과학자는 기계학습, 데이터 시각화, 통계 분석 등의 지식을 바탕으로 방대한 양의 데이터에서 일정한 패턴을 발견하고, 그를 통해서 인사이트를 얻어 내는 역할을 수행한다. 또한 데이터 과학자들은 복잡한 빅데이터 분석을 통해 추출한 인사이트로 다양한 비즈니스 의사 결정을 내린다. 작업 중인 데이터를 이해하며, 데이터를 정제하고, 처음부터 제대로 된 데이터가 입력될 수 있도록 데이터를 전처리하며 예측을 위한 모델을 구축하게 된다. 데이터 과학자들은 인공지능 지식과 활용 능력을 갖추어야 하며, 기계학습 알고리즘에 대...2025.01.25
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MATLAB 머신러닝, 딥러닝, 강화학습 예제 실습하기2025.05.161. MATLAB MATLAB은 MathWorks사에서 개발한 공학용 소프트웨어로, 행렬을 기반으로 계산, 함수나 데이터를 그림으로 그리는 기능 및 프로그래밍을 통한 알고리즘 구현 등을 제공하며, 수치계산이 필요한 과학 및 공학 분야에서 다양하게 사용되는 프로그램이다. 2. 머신러닝 머신러닝은 인공지능의 하위 분야 중 하나로, 데이터를 기반으로 컴퓨터가 스스로 학습하고 예측하는 알고리즘을 연구하고 개발하는 기술 분야이다. 알고리즘의 유형에는 지도학습, 비지도학습(자율학습), 강화학습 이렇게 크게 세가지 정도가 있다. 3. 딥러닝 딥...2025.05.16
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정밀의학에서 맞춤형 치료를 위한 기계 학습 알고리즘2025.11.131. 정밀의학과 맞춤형 치료 정밀의학은 환자 개개인의 유전자, 생물학적 특성, 환경 및 생활 습관을 고려하여 맞춤형 치료를 제공하는 의료 접근법입니다. 개인의 유전자, 단백질, 생리학적 상태 등 다양한 정보를 분석하여 진단과 치료를 개인에게 맞춤형으로 제공합니다. 이러한 맞춤형 치료는 치료 효과를 극대화하고 부작용을 최소화하는 데 중요한 역할을 합니다. 2. 기계 학습 알고리즘의 응용 기계 학습 알고리즘은 개인의 유전체 데이터, 생체 신호, 이미지 데이터를 분석하여 맞춤형 치료를 권장합니다. 환자의 생활 양식과 환경 요인을 통합하여...2025.11.13
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학습과학의 중요성과 필요성2025.11.171. 학습과학의 정의와 학제적 특성 학습과학은 심리학, 신경과학, 교육학, 인지과학 등 다양한 학문 분야를 결합한 학문으로, 학습과 교육과정을 이해하고 최적화하기 위해 존재한다. 이는 학습자가 어떻게 배우고 지식을 습득하는지에 대한 통찰력을 제공하며, 교육의 변화와 발전에 관한 연구와 혁신을 촉진한다. 학습과학은 인지과정, 뇌의 작용, 학습 동기, 기억, 문제 해결 등 다양한 측면을 탐구하여 효과적인 교육 방법과 전략을 파악한다. 2. 학습자 중심 교육과 개인화 학습 학습과학은 학습자의 다양한 배경, 능력, 관심, 학습 스타일을 고...2025.11.17
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기계학습(Machine Learning)에 관한 조사 및 정보통신 기술 활용2025.01.251. 기계학습(Machine Learning) 기계학습은 컴퓨터의 행동을 변경하고 적응시켜 정답에 가깝게 만드는 기술이다. 기계학습은 신경과학, 생물학, 통계학, 수학, 물리학 등 다양한 분야의 아이디어를 사용하여 컴퓨터를 학습시킨다. 기계학습은 지도 학습, 비지도 학습, 강화 학습으로 구분되며, 각각 다른 방식으로 학습을 수행한다. 기계학습은 데이터 마이닝, 컴퓨터 비전, 자연어 처리 등 다양한 분야에 활용되고 있다. 2. 백스캐터 통신 백스캐터 통신은 사물인터넷 시대의 전력 공급 문제를 해결할 수 있는 새로운 통신 시스템이다. ...2025.01.25
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무형식학습과 형식학습의 특징 및 성인에 대한 시사점2025.01.141. 무형식학습의 특징 무형식학습은 사전 정보 없이 데이터의 패턴과 구조를 스스로 학습하는 방식입니다. 주요 특징으로는 비지도 학습, 데이터 내부 관계 파악, 데이터 분포와 패턴 추출, 전처리와 데이터 변환에 활용 등이 있습니다. 2. 형식학습의 특징 형식학습은 주어진 데이터와 정답(레이블)을 기반으로 패턴을 학습하는 방식입니다. 주요 특징으로는 지도 학습, 레이블 기반 학습, 분류와 회귀 작업, 정답 기반 학습, 모델 평가와 일반화 등이 있습니다. 3. 무형식학습과 형식학습의 차이점 무형식학습과 형식학습의 주요 차이점은 데이터의 ...2025.01.14
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4차 산업혁명 시대의 교육의 특징2025.05.101. 4차 산업혁명 시대의 개념 제4차 산업혁명은 정보통신기술의 급격한 발전과 인공지능, 빅데이터, 로봇 등 다양한 기술의 융합으로 인해 산업과 경제, 사회 전반에 혁명적인 변화를 가져오는 시대를 가리킨다. 이 시대는 이전 세대의 산업혁명과 달리 디지털 기술과 인공지능을 중심으로 한 지능화된 산업과 서비스 분야의 혁신이 진행되고 있다. 2. 학습자중심의 교육(자기주도학습) 제4차 산업혁명 시대의 교육은 학습자 중심의 접근을 강조한다. 이는 학생들이 주체적으로 학습을 이끌어가고 자기주도적으로 지식을 습득하는 방식을 의미한다. 자기주도...2025.05.10
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