총 2,884개
-
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
-
시계열 데이터 분석 기법의 장단점 및 예시2025.01.261. ARIMA 모델 ARIMA 모델은 시계열 데이터의 선형적 관계를 잘 포착하여 비교적 간단한 수식으로 데이터 예측이 가능하다는 장점이 있습니다. 주식 가격 예측, 경제 지표 예측, 수요 예측 등에서 유용하게 사용될 수 있습니다. 그러나 비선형적이거나 계절적 패턴을 가진 데이터에는 적합하지 않으며, 모델의 설정 및 파라미터 최적화가 복잡할 수 있다는 단점이 있습니다. 2. 지수평활법 지수평활법은 데이터의 최신 변화에 빠르게 반응하여 짧은 기간의 예측에 특히 유리합니다. 이 방법은 비교적 간단하고 직관적이며, 데이터가 급격히 변동할...2025.01.26
-
머신러닝 2024년 2학기 방송통신대 출석수업과제물 과제 슬라이드 1~7의 코드 및 설명을 참조하여 신경망 구성 및 test accuracy 출력2025.01.261. Fashion MNIST 데이터셋 Fashion MNIST 데이터셋은 옷 이미지 데이터셋으로, 10개의 클래스(T-shirt/top, Trouser, Pullover, Dress, Coat, Sandal, Shirt, Sneaker, Bag, Ankle boot)로 구성되어 있습니다. 이 데이터셋을 사용하여 신경망 모델을 구축하고 학습을 진행합니다. 2. 데이터 전처리 데이터 시각화를 통해 이미지 데이터를 확인하고, 픽셀 값을 0~1 사이의 실수로 정규화하여 모델 학습에 사용합니다. 이미지 데이터를 1차원 벡터로 변환하는 과정...2025.01.26
-
A+데이터 모델링에 있어 요구사항 명세를 분석하여 ER 모델로 구성하는 개념적 설계를 수행한다. 산출물인 ERD를 데이터모델 설계 툴인 Toad for Data Modeler을 이용하여 작성2025.05.061. 데이터 모델링의 절차 데이터베이스 설계는 사용자의 요구를 고려하여 데이터베이스를 작성하는 프로세스입니다. 데이터베이스를 구축하기 위해서는 사용자의 요구를 분석하고 분석 결과에 따라 데이터베이스의 논리적 및 물리적 구조를 적절하게 설계해야 합니다. 데이터 모델링의 절차에는 요구사항 분석, 개념적 설계, 논리적 설계, 물리적 설계, 구현 단계가 포함됩니다. 2. 개념적 설계 단계의 이해 개념적 설계 단계에서는 ERD 등 개념 데이터 모델을 사용하여 수요 분석 단계의 결과를 표현합니다. 수요 분석 결과에 따라 데이터베이스에 저장된 ...2025.05.06
-
데이터베이스 - 인공지능시대 데이터베이스의 필요성과 중요성2025.04.281. 데이터베이스 데이터베이스는 기업에서 데이터를 수집, 저장, 관리하는 핵심적인 기술이다. 인공지능 기술이 발전하면서 데이터의 가치와 중요성이 더욱 높아지고 있으며, 데이터베이스는 기업이 데이터를 효과적으로 활용하고 새로운 비즈니스 모델을 개발하는 데 필수적인 역할을 하고 있다. 데이터베이스는 기업의 목적과 전략에 맞게 데이터를 체계적으로 관리하고 분석할 수 있도록 설계되어야 하며, 이를 통해 기업은 시장 경쟁력을 확보할 수 있다. 2. 인공지능 인공지능은 4차 산업혁명의 핵심 기술로, 기업들이 다양한 데이터 원천으로부터 인사이트...2025.04.28
-
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
-
인터넷 모델과 OSI 참조 모델 비교2025.05.081. TCP/IP 모델 TCP(전송 제어 프로토콜)/IP(인터넷 프로토콜)는 국방부(DoD) 프로젝트 대행사가 개발했으며, OSI 모델과 달리 4개의 레이어로 구성되어 있습니다. TCP/IP는 네트워킹을 위한 표준 프로토콜 모델로 간주되며, TCP는 데이터 전송 및 IP 처리 주소를 담당합니다. TCP/IP 제품군에는 TCP, UDP, ARP, DNS, HTTP, ICMP 등 다양한 프로토콜이 포함되어 있습니다. 2. OSI 모델 OSI(개방형 시스템 상호 연결) 모델은 ISO(국제 표준기구)에서 도입된 모델링 개념에 기반한 모델입...2025.05.08
-
관계형 데이터베이스의 정의와 구성 요소2024.12.311. 관계형 데이터베이스 관계형 데이터베이스는 데이터를 표 형태의 릴레이션으로 표현하는 모델입니다. 데이터의 설계가 쉽고 간결하지만 성능이 떨어지는 단점이 있습니다. 관계형 데이터베이스의 주요 구성 요소로는 애트리뷰트, 릴레이션, 도메인, 튜플, 키 등이 있습니다. 이를 통해 대량의 정보를 쉽고 간결하게 처리할 수 있어 정보화 시대에 중요성이 높아지고 있습니다. 1. 관계형 데이터베이스 관계형 데이터베이스는 데이터를 테이블 형태로 저장하고 관리하는 데이터베이스 시스템입니다. 이는 데이터 간의 관계를 명확히 정의하고 유지할 수 있어 ...2024.12.31
-
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
-
데이터베이스 A+과제2025.01.021. ER 다이어그램 ER 다이어그램은 개념적 데이터 모델의 대표적인 모델로, 피터 첸에 의해 제시되었습니다. ER 다이어그램은 개체(Entity), 속성(Attribute), 관계(Relationship)를 사용하여 데이터를 논리적으로 표현합니다. 개체는 단독으로 존재하는 객체이며, 속성은 개체의 특징을 나타냅니다. 관계는 개체들 간의 관계를 나타내며, 1:1, 1:N, N:M 등의 관계를 표현할 수 있습니다. ER 다이어그램은 피터 첸 표기법, 바커 표기법, 정보 공학 표기법 등 다양한 표기법으로 나타낼 수 있습니다. 1. ER...2025.01.02
3 / 289
