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머신러닝에서의 불확실성2025.05.111. 데이터 불확실성 데이터의 일부 샘플에 레이블이 없거나 부정확한 경우, 데이터에 잡음이나 이상치가 포함되어 있거나, 데이터가 불완전한 경우 등 데이터 불확실성이 발생할 수 있습니다. 이는 모델이 정확한 예측을 하기 어렵게 만듭니다. 2. 모델 불확실성 모델이 복잡할수록 과적합될 가능성이 높아져 일반화 능력이 감소하고, 모델의 파라미터 값이 정확하게 알려지지 않는 경우 예측의 불확실성이 증가할 수 있습니다. 3. 환경 불확실성 데이터의 분포가 시간에 따라 변하거나 외부 요인이 발생하는 경우, 모델이 이러한 변동성을 정확하게 모델링...2025.05.11
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Big Data Data Mining 데이터 마이닝2025.01.121. Data Mining 데이터 마이닝은 방대한 데이터 속에서 유용한 상관관계를 발견하고 추출하여 의사결정에 이용하는 과정입니다. 정보기술의 발달과 비즈니스 요구에 의해 등장했으며, 과열된 기업경쟁과 다양한 고객 요구에 효과적이고 빠른 기업경쟁력을 제공합니다. 데이터 마이닝 이전에는 한정된 자료와 전공 서적 중심의 연역적 방법을 사용했지만, 데이터 마이닝 시대에는 대용량 자료와 실무 중심의 귀납적 방법을 사용합니다. 2. Data Mining 기법 데이터 마이닝 기법에는 의사결정나무, 신경망 네트워크, K-평균 군집화, OLAP ...2025.01.12
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플랫폼 기업의 이해2025.05.101. 플랫폼 기업의 개념 플랫폼 기업은 다양한 디지털 기술을 활용하여 서비스를 제공하며, 이를 통해 사용자들과 공급자들이 상호작용할 수 있는 중개 역할을 하는 기업을 말한다. 이러한 기업은 주로 인터넷과 모바일 기술을 이용하여 서비스를 제공하며, 데이터 기반 비즈니스를 전개하고 있다. 2. 플랫폼 기업의 의의 플랫폼 기업은 혁신과 경제성장에 매우 중요한 역할을 한다. 새로운 시장을 창출하고, 개인화된 서비스를 제공하며, 기업의 글로벌 확장을 촉진시키고, 기존 산업에 혁신적인 파괴를 가져올 수 있다. 3. 플랫폼 기업의 현황 플랫폼 ...2025.05.10
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모방학습 4단계 상세 설명 및 개인 경험 공유2025.01.291. 모방학습의 4단계 모방학습은 데이터 수집, 데이터 전처리, 정책 학습, 평가 및 개선의 4단계로 구성됩니다. 데이터 수집 단계에서는 전문가나 시범자의 작업을 기록하여 학습에 필요한 데이터를 확보합니다. 데이터 전처리 단계에서는 수집된 데이터를 정제하고 구조화하는 과정이 필요합니다. 정책 학습 단계에서는 전처리된 데이터를 바탕으로 모델이 최적의 행동 정책을 학습하게 됩니다. 마지막으로 평가 및 개선 단계에서는 학습된 모델의 성능을 평가하고, 필요에 따라 모델을 개선하는 과정이 이루어집니다. 2. 모방학습 적용 사례 및 경험 프로...2025.01.29
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경영통계학_인문사회과학에서 통계학을 사용하는 이유와 통계학이 추론에 불과하다는 한계를 극복하기 위 한 방법에는 무엇이 있는지 설명하시오.2025.01.281. 인문·사회과학에서 통계학의 중요성 통계학은 인간 행동, 사회적 현상, 문화적 패턴, 정치적 동향 등을 연구하는 데 필수적인 도구로 사용된다. 통계학은 데이터를 수집하고 분석하여 객관적인 결론을 도출하는 역할을 하며, 사회과학에서 중요한 학문적 기반을 제공한다. 통계학은 연구의 객관성과 신뢰성을 보장하고, 미래 예측과 정책 결정 과정에서 중요한 역할을 한다. 2. 통계학의 한계: 추론에 불과함 통계학은 기본적으로 추론에 기반을 두고 있어, 표본이 모집단을 완전히 대변하지 못할 경우 오류가 발생할 수 있다. 또한 데이터 수집 방법...2025.01.28
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비즈니스 프로세스에 있어 정보시스템의 역할2025.05.101. 프로세스 자동화 정보시스템은 비즈니스 프로세스를 자동화하여 작업을 자동화하고 인적 오류를 줄여 시간과 비용을 절감할 수 있습니다. 이를 통해 기업은 비즈니스 프로세스를 효율적으로 운영하고 재무적 성과를 개선할 수 있습니다. 2. 데이터 분석 정보시스템은 기업의 데이터를 수집하고 분석하여 기업의 비즈니스 프로세스를 개선하는 데 사용할 수 있습니다. 데이터 분석을 통해 기업은 작업 프로세스를 최적화하고 제품 및 서비스를 개선할 수 있습니다. 3. 새로운 제품 개발 정보시스템은 새로운 제품 및 서비스를 개발하는 데 필요한 데이터를 ...2025.05.10
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Autoencoder 기반 추천 시스템 조사2025.05.071. Autoencoder 기반 추천 시스템 Autoencoder는 여러 규제 기법을 적용하여 다양한 application에 적용되고 있으며, 특히 추천 시스템인 collaborative filtering의 성능을 높이는 데 주로 사용된다. 기존 추천 시스템의 한계를 개선하는 방법으로 Autoencoder 기반 추천 시스템이 제시되었다. 본 논문에서는 Autoencoder 기반 추천 시스템에 대한 체계적인 검토를 실시하고 분류 체계를 제안하였다. 2. Autoencoder만을 기반으로 하는 모델 Autoencoder 기반 colla...2025.05.07
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인터넷 기반의 TCP/IP 모델과 OSI 7계층 모델 비교2025.01.231. 통신 프로토콜의 정의 통신 프로토콜은 네트워크를 통해 데이터를 송수신하기 위한 일련의 규칙과 절차를 의미합니다. 이를 통해 서로 다른 장치들이 데이터를 교환할 때 형식, 타이밍, 오류 제어, 전송 속도 등의 요소를 정의하여 통신을 표준화합니다. 통신 프로토콜은 데이터 전송의 신뢰성과 효율성을 높이는 핵심적인 역할을 수행합니다. 2. TCP/IP 모델 구조 TCP/IP 모델은 인터넷 기반 네트워크에서 데이터 전송을 위한 표준 프로토콜로, 총 4계층(응용, 전송, 인터넷, 네트워크 인터페이스)으로 구성되어 있습니다. 각 계층은 독...2025.01.23
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[A+] OSI 모델과 TCP/IP 모델의 각 계층 기능 및 비교2025.01.241. OSI 모델 OSI 모델(Open Systems Interconnection Reference Model)은 ISO(국제표준화기구)가 개발한 모델로, 네트워크 통신을 계층화하여 통신 과정을 체계적으로 나눕니다. 7계층으로 구성된 이 모델은 각각의 계층이 서로 다른 기능을 수행하여 데이터가 송신자에서 수신자에게 전달되는 과정을 구체적으로 설명합니다. 이러한 계층적 구조는 서로 다른 네트워크 시스템 간의 상호운용성을 높이고, 네트워크 기술의 통합과 확장을 용이하게 합니다. 2. TCP/IP 모델 TCP/IP 모델은 인터넷과 같은 ...2025.01.24
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2020 빅데이터 보고서2025.05.071. 미국 지역별 소득 지수 해당 트리맵을 보면, 미국의 중앙 지역, 남쪽 지역, 동북 지역에 인구수에 따른 소득 지수가 높은 것을 알 수 있습니다. 2. 고등학교 졸업률과 범죄율 해당 트리맵을 보면, 고등학교 졸업률이 낮은 지역이 상대적으로 범죄율이 높게 나타난다는 것을 알 수 있습니다. 3. 소득, 문맹률, 인구수 해당 버블차트를 보면, 소득이 높고 문맹률이 낮은 지역일수록 인구수가 높게 나타난다는 것을 알 수 있습니다. 4. 문맹률, 범죄율, 지역 면적 해당 버블차트를 보면, 문맹률과 범죄율이 낮은 지역의 면적이 문맹율이 높고...2025.05.07
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