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통계학과 머신러닝에서의 회귀 분석 목적 비교2025.04.271. 통계학에서의 회귀 분석 통계학에서의 회귀 분석은 여러 변수 사이의 경향성을 분석하는 방법으로, 한 변수의 값이 다른 변수의 값을 설명할 수 있도록 두 변수의 관계를 수식으로 표현하고 데이터로부터 추정하는 분석을 의미한다. 단순 선형 회귀 분석, 다중 선형 회귀 분석, 비선형 회귀 분석 등 다양한 방법이 있다. 2. 머신 러닝에서의 회귀 분석 머신 러닝은 인공지능의 연구 분야 중 하나로, 인간의 학습 능력과 같은 기능을 컴퓨터에서 실현하고자 하는 기술이다. 머신 러닝에서의 회귀 분석은 입력 데이터를 기반으로 예측이나 결정을 도출...2025.04.27
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정보 교과 세특 생기부 기재 예문 모음2025.11.131. 프로그래밍 및 코딩 능력 학생들이 Play Bot, Python, C언어 등을 활용하여 프로그래밍 문제를 해결하는 과정에서 보여주는 역량. 반복문, 조건문, 함수 등을 상황에 맞게 구현하고 코드를 간소화하려는 노력. 알고리즘 설계 능력이 뛰어나며 고난도 문제에도 창의적으로 접근. 게임 프로그램 제작, 미로 프로그램 등 실제 응용 프로그램 개발 경험. 자기 주도적으로 프로그래밍 관련 서적을 읽거나 강좌 영상을 시청하며 지속적으로 실력을 향상시키는 모습이 특징. 2. 인공지능 및 빅데이터 활용 인공지능 기술이 교육, 의료, 보안 ...2025.11.13
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의사결정 트리(Decision Trees)2025.05.101. 의사결정 트리(Decision Trees) 의사결정 트리(Decision Trees)는 머신러닝에서 가장 널리 사용되는 분류(classification) 및 회귀(regression) 알고리즘 중 하나입니다. 이는 데이터의 특징을 기반으로 한 의사 결정 규칙의 계층적 트리 모델을 나타냅니다. 의사결정 트리는 간단하고 해석하기 쉬운 모델로 알려져 있으며, 데이터의 특징을 직관적으로 이해할 수 있는 장점이 있습니다. 2. 의사결정 트리의 구조 의사결정 트리는 다음과 같은 구조로 이루어져 있습니다: 노드(Nodes), 가지(Edge...2025.05.10
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확률론(probability theory)의 효과적 활용법 중 한 가지를 주제로 선택하여, 장점을 주장하고 논리적 근거를 예시 등을 구체적으로 제시한 후, 자신만의 고유한 의견으로 마무리 요약하여 기술하시오2025.01.231. 베이즈 정리 베이즈 정리는 사건의 발생 확률을 새로운 정보에 따라 갱신하는 수학적 방법이다. 기본적으로 베이즈 정리는 사전 확률(prior probability)을 바탕으로, 새로운 데이터(또는 증거)를 통해 사후 확률(posterior probability)을 계산하는 과정이다. 베이즈 정리는 다양한 상황에서 적용될 수 있는 유연한 도구로, 복잡한 문제에 대한 해결책을 제공한다. 베이즈 정리의 가장 큰 장점은 유연성과 실시간 데이터 반영이다. 기존의 통계적 접근법은 고정된 데이터를 바탕으로 예측을 하지만, 베이즈 정리는 새로...2025.01.23
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KL Divergence2025.05.101. KL Divergence KL Divergence는 두 확률 분포 사이의 차이를 측정하기 위해 사용되는 개념입니다. KL Divergence는 주로 정보 이론과 확률 이론에서 사용되며, 두 분포가 얼마나 다른지를 수치적으로 나타냅니다. KL Divergence는 다양한 분야에서 활용되며, 예를 들어 확률 분포 간의 차이를 측정하여 데이터 압축, 정보 검색, 통계 분석 등에 사용될 수 있습니다. 2. KL Divergence와 엔트로피 KL Divergence와 엔트로피는 서로 다른 개념이지만, 정보 이론과 확률론에서 밀접한 관...2025.05.10
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정보통신망4A 기계학습 Machine Learning에 관하여 조사하여 설명하고 기계학습을 위해 활용될 수 있는 정보통신 기술에 관하여 서술하시오2025.01.251. 기계학습 정의 및 필요성 기계 학습은 컴퓨터 시스템이 데이터를 분석하고 패턴을 학습하여 작업을 수행할 수 있는 능력을 갖추는 것을 의미한다. 기계 학습은 데이터 마이닝이나 기타 학습 알고리즘을 사용하여 지식을 추출하고 이를 경험기반으로 삼아 비슷한 상황의 미래 사건의 결과를 예측하는 컴퓨터 프로그램이다. 기계 학습은 대량의 데이터 처리, 복잡한 패턴 인식, 자동화된 결정, 개인화된 경험 제공, 의사 결정 지원, 지능적인 시스템 구축 등의 이유로 매우 중요하다. 2. 기계학습 장점과 문제점 기계 학습의 장점으로는 패턴 인식 및 ...2025.01.25
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텐서플로우 딥러닝 (Tic-Tac-Toe)2025.05.051. 데이터 세트 tic-tac-toe.csv 파일에는 TL, TM, TR, ML, MM, MR, BL, BM, BR 속성과 class 속성이 포함되어 있습니다. TL, TM, TR, ML, MM, MR, BL, BM, BR 속성은 각 게임 보드의 위치를 나타내며, 값은 'x', 'o', 'b'로 표현됩니다. class 속성은 게임 결과를 나타내며, 'TRUE'는 x가 이겼음을, 'FALSE'는 x가 졌음을 의미합니다. 2. 2층 신경망 입력 층은 9D(TL, TM, TR, ML, MM, MR, BL, BM, BR)를 받습니다. 은...2025.05.05
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그림 분석의 장단점 및 활용 방안2025.11.181. 그림 분석의 장점 그림 분석은 복잡한 데이터를 시각화하여 이해하기 쉬운 형태로 제시하는 효과적인 방법입니다. 연구 결과에 따르면 그림 분석은 학생들의 학습 성과와 이해도를 향상시키며, 시간과 비용을 절약할 수 있습니다. 또한 창의성, 비판적 사고, 문제 해결 능력 등을 향상시키는 데 긍정적인 영향을 미칩니다. 그림 분석은 연구 결과의 가시성을 높이고 독자들의 이해도와 기억력을 향상시키며, 텍스트보다 더 높은 정보를 전달할 수 있다는 점에서 큰 장점을 가집니다. 2. 그림 분석의 단점 그림 분석은 주관적인 해석에 기초하기 때문에...2025.11.18
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챗GPT에 대한 기대와 우려2025.11.161. 챗GPT의 능력과 특성 챗GPT는 일반 사람의 지능을 훨씬 뛰어넘는 인공지능으로, 단순한 검색엔진이 아니다. 짧은 질문에도 긴 대답을 제공하며 속도가 매우 빠르다. 예를 들어 날씨 질문에 지역의 날씨를 세세하게 알려주고, 일반인이 인터넷 검색과 문장 작성에 걸리는 시간을 단축한다. 다만 자신의 정체성이나 모르는 정보에 대해서는 답변하지 못하는 한계가 있다. 2. 인공지능의 편향성 문제 인공지능은 학습 데이터에 포함된 인간의 가치관과 편향성을 반영한다. 정치, 역사 등 해석이 갈리는 분야에서 특정 관점의 데이터만 학습할 수 있으...2025.11.16
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유발하라리의 호모데우스 라는 책을 읽고 성인학습의 관점에서 리뷰하시오2025.04.271. 호모 데우스 호모 데우스는 인간을 의미하는 '호모'와 라틴어로 신을 의미하는 '데우스'를 합성한 단어로, 현재의 호모 사피엔스가 나아갈 다음 방향을 의미한다. 즉, '신이 된 인간'으로 해석할 수 있으며, 기존의 인간이 갖고 있는 한계를 뛰어넘어 전통적으로 신의 권능이라고 여겨지는 불멸 또는 창조의 능력을 넘보고 있다. 2. 과학기술과 인본주의 전통적인 사회에서는 종교가 삶의 근본이었지만, 근대와 현대 사회를 거치면서 발달한 과학은 이러한 종교적 신앙과 대치되는 경우가 많았다. 이와 동시에 떠오르게 된 인본주의는 마치 종교처럼...2025.04.27
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