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딥러닝의 통계적 이해 출석 수업 과제물 (2023, 만점)2025.01.241. Teachable Machine을 이용한 머신러닝 모델 구축 Teachable Machine을 활용하여 이미지를 학습시켰다. 사용한 이미지는 구글 이미지에서 '귀멸의 칼날'이라는 애니메이션의 주인공 4명의 다른 사진들을 각각 10장씩 찾은 뒤 머신러닝의 입력값으로 사용하였다. 본 머신러닝으로 실제로 가지고 있는 피규어 사진을 찍어 이 사진을 입력하면 애니메이션 캐릭터를 정확하게 분류할 수 있는지 파악하고자 하였다. 다양한 하이퍼파라미터 조정을 통해 최적의 정확도를 얻고자 하였으나, 설정에 따른 결과 비교를 대량으로 진행하여 거...2025.01.24
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인공지능의 개념과 기술 그리고 활용사례2025.01.181. 인공지능의 개념과 역사 인공지능(Artificial Intelligence, AI)은 기계가 인간과 유사하게 정보를 처리하고, 복잡한 문제를 해결할 수 있는 능력을 부여하는 과학기술 분야입니다. 1950년대에 공식적으로 탄생한 이 분야는 앨런 튜링의 '튜링 테스트'를 시작으로 다양한 학문적, 산업적 발전을 거쳐 현재에 이르고 있습니다. 초기 단계에서는 논리 추론과 규칙 기반 시스템이 주를 이루었으나, 컴퓨터 하드웨어의 발전과 데이터 처리 능력의 증가로 인해 현재에는 기계학습, 딥러닝 등이 주된 연구 분야로 자리 잡고 있습니다....2025.01.18
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행정계량분석 과제물 - 15문제 풀이하기2025.01.251. 확률변수 확률변수란 특정 사건이 일어날 가능성의 척도로 정의되는 실수값을 갖는 변수이다. 확률변수와 표본평균의 관계는 표본평균이 확률변수의 특성을 반영하고 확률분포에 대한 정보를 제공한다는 것이다. 특히 중심극한정리에 따르면 표본평균은 충분히 큰 표본을 사용할 때 모집단의 확률분포에 가깝게 수렴하게 된다. 2. 확률변수 변환 확률변수 Y에 상수 5를 곱하여 새로운 확률변수 Z를 만들면, Z의 분산은 Y의 분산에 5의 제곱을 곱한 값이 된다. 즉, Var(Z) = 5^2 * Var(Y)가 성립한다. 3. 정규분포 확률 계산 정규...2025.01.25