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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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빅데이터와 통계학_탐구보고서_확통(세특)2025.01.111. 빅데이터와 통계학 빅데이터는 기존의 데이터 베이스 관리도구의 데이터 수집, 저장, 관리, 분석의 역량을 넘어서는 대량의 정형 또는 비정형의 데이터 세트 및 이러한 데이터로부터 가치를 추출하고 결과를 분석하는 기술을 의미한다. 정보 통신 기술의 발달, 빅데이터에 대한 효율적인 저장 및 분석의 가능, 국가간 기술 격차 감소로 인해 빅데이터에 대한 관심이 높아지고 있다. 의료산업, 맞춤형 마케팅, 제조업 등 다양한 분야에서 빅데이터가 응용되고 있다. 따라서 빅데이터 시대에 가치를 추출하고 결과를 분석하는 분야와 밀접한 관련이 있는 ...2025.01.11
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산업혁명과 비즈니스 ) 인공지능(AI) 기반 우울증 치료 로봇2025.01.211. 인공지능(AI) 기반 우울증 치료 로봇 본 보고서에서 제안하는 아이디어는 '인공지능(AI) 기반 우울증 치료 로봇'입니다. 이는 최첨단 AI 기술인 자연어 처리(NLP), 컴퓨터 비전을 통한 감정 인식, 기계 학습 알고리즘 등 4차 산업혁명 기술을 총체적으로 활용하여 우울증 환자의 심리 치료를 혁신적으로 지원하고 정신 건강 관리를 새로운 차원으로 끌어올리는 시스템입니다. 이 로봇은 환자의 얼굴 표정, 음성 톤, 제스처 등 비언어적 신호를 포착하여 정확한 감정 상태를 인식하고, 대화 내용을 NLP로 분석하여 언어적 감정 표현을 ...2025.01.21
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인공지능 기반 스마트홈 자동화 솔루션 개발2025.01.041. 인공지능 기반 홈 자동화 시스템 개발 사용자의 생활 패턴, 행동 양식을 수집하고 분석하는 기계학습이 가능한 인공지능 모델을 개발해야 합니다. 또한 사용자의 자연어(대화)를 인식, 처리할 수 있는 딥러닝 기술도 필요합니다. 이를 통해 사용자의 욕구와 필요를 파악하고 스마트 기기를 자동으로 제어할 수 있는 홈 자동화 솔루션을 구현할 수 있습니다. 2. 스마트홈 사용자 인터페이스 개발 스마트홈 사업자는 다양한 스마트홈 기기들이 원활하게 연동되도록 지원하는 직관적이고 사용자친화적인 인터페이스를 구축해야 합니다. 사용자가 어플리케이션을...2025.01.04
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데이터마이닝의 정의와 활용 분야2025.01.181. 데이터마이닝의 정의 데이터마이닝은 대규모 데이터 세트에서 통계적이고 수학적인 기법을 활용하여 유용한 정보와 패턴을 추출하는 과정을 말한다. 이는 데이터베이스, 데이터 웨어하우스 또는 다양한 데이터 소스로부터 데이터를 수집하고 분석함으로써 이루어진다. 데이터마이닝은 기계 학습, 통계 분석, 패턴 인식, 인공지능 등의 다양한 분야의 기법과 원칙을 포괄하는 다중 학문적인 접근 방법을 사용한다. 2. 데이터마이닝 활용 분야: 상업 분야 온라인 소매업체는 고객의 구매 이력, 검색 기록, 선호도 등을 분석하여 개별 고객에게 맞춤형 제안을...2025.01.18
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GPT란 대체 무엇?2025.05.081. GPT 개요 GPT는 대규모 언어 모델로, 방대한 텍스트 및 코드 데이터 세트로 학습되었습니다. 텍스트 생성, 언어 번역, 다양한 종류의 창의적인 콘텐츠 작성, 유익한 방식으로 질문에 답변할 수 있습니다. 2. GPT의 활용 GPT는 챗봇 및 가상 비서, 기계 번역, 창의적인 콘텐츠 작성, 질문에 답변하는 등 다양한 방면에서 활용될 수 있습니다. 3. GPT의 작동 원리 GPT는 단어와 구 사이의 통계적 관계를 학습하고, 단어의 의미에 대한 지식을 사용하여 새로운 텍스트를 생성합니다. 이는 자동 완성과 유사한 방식으로 작동합니...2025.05.08
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데이터 마이닝의 기술적 동인2025.01.251. 데이터 마이닝의 기술적 동인 데이터 마이닝의 기술적 동인은 컴퓨터 기술의 발전, 인터넷과 월드 와이드 웹의 등장, 하드웨어 기술의 발전, 소프트웨어 기술의 발전, 인공지능과 기계 학습의 발전, 빅데이터의 등장, 데이터의 중요성에 대한 인식 증가, 개인정보 보호와 윤리적 문제에 대한 관심 증가, 다양한 응용 분야의 확장 등으로 요약될 수 있다. 이러한 동인들이 결합되어 데이터 마이닝 기술은 지속적으로 발전하고 있으며, 앞으로도 그 중요성과 활용 범위는 더욱 확대될 것으로 예상된다. 1. 데이터 마이닝의 기술적 동인 데이터 마이닝...2025.01.25
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Covid-19 이후 4차 산업혁명 기술의 발전과 미래 산업에 미치는 영향2025.05.101. SNS 분석을 활용한 전염병 예측 캐나다의 AI 스타트업 '블루닷'은 중국 우한에서 발생한 Covid-19가 전 세계적으로 확산할 것이라는 예측을 가장 먼저 내놓았다. 이 회사는 Covid-19에 대해 2019년 12월 31일에 경보를 내렸고 질병통제예방센터(CDC)보다 1주일 빠르게, 세계보건기구(WHO)보다 10일이나 빠른 시점이었다. 전염병에 대한 추적 및 예측 시스템은 100가지 이상의 다양한 빅데이터와 전염병 확산에 대한 예측이 가능한 적절한 알고리즘이 결합하여 탄생했다. 자연어 처리 및 기계학습 등의 AI 기술을 이...2025.05.10
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Generative AI를 사용하는 방식 - Fine Tunning 및 Prompt Engineering2025.01.141. 생성형 AI의 기본 개념 생성형 AI는 기계 학습의 발전을 통해 새로운 정보와 아이디어를 창조해내는 인공지능의 형태를 말합니다. 이는 단순히 데이터를 처리하고 분석하는 것을 넘어, 다양한 패턴과 연관성을 학습하여 새롭고 창의적인 결과물을 만들어냅니다. 생성형 AI는 예술, 디자인, 문학 등 다양한 창조적 분야에서 새로운 가능성을 열어주고 있습니다. 2. 생성형 AI의 주요 용도 생성형 AI는 예술과 엔터테인먼트 산업에서 두각을 나타내며, 새로운 창작의 지평을 열고 있습니다. 예술 분야에서는 독창적인 음악이나 미술 작품을 만들어...2025.01.14
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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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