"예측 알고리즘"의 검색결과 입니다.

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인공지능 빅데이터 사례 머신러닝 인공지능의 개념 경북대 인공지능 데이터마이닝 인공지능의 미래 인공지능 대학원 학점은행제

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방송통신대 - 2025 방송통신대 리포트 및 과제물 업데이트, 중간고사/기말고사자료

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"예측 알고리즘" 검색결과 301-320 / 5,302건

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인공지능의 개념과 기술 그리고 활용사례에 대해 조사하시오

별 지침이 하나의 세트로 이루어져 있다. 기계학습은 예측을 수행하거나 정보를 분류하는데 사용할 수 있는 패턴을 설정하거나 검색해서 사용한다. 기계학습 알고리즘은 일반적으로 세 가지 방법 ... 의 기술 1)기계학습 2)딥러닝 알고리즘 3.인공지능 활용 사례 1)알파고 프로젝트 2)자율주행차 3)지능로봇 Ⅲ.결론 Ⅳ.참고문헌 Ⅰ.서론 알파고와 이세돌의 대국이 한국에서 열린 이후 ... 의 왓슨은 모두 약한 인공지능에 속한다. 특정 영역의 문제를 풀 줄 알고, 문제를 해결해주며, 이상적인 업무를 처리할 줄 안다. 이러한 능력에 최적화되어 있는 인공지능으로 알고리즘

리포트 | 5페이지 | 2,000원 | 등록일 2025.07.03

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인공지능 ) 1. 역전파와 순전파에 대해서 설명 2. 손실함수는 어떤 특성을 갖는가 3. 옵티마이저가 무엇인지 설명 4. 위의 4가지의 연관관계를 5줄 이내로 설명

단계에서는 모델의 정확도가 높지만 실제 데이터가 들어올 때 예측 정확도가 크게 떨어지는 문제를 의미한다. 그 때문에 과도하게 최적화되는 알고리즘은 인공지능 학습을 위한 알고리즘으로 적합하지 않다. ... 에서 수행된 연산의 오차를 기반으로 각 층의 가중치를 업데이트 하기 위함이다.2. 손실함수의 특성손실함수는 학습을 위한 알고리즘이 실제와 얼마나 차이가 나는지, 오류를 판단하기 위한 ... 하는 경우, 혹은 너무 과도하게 해당 모델에만 맞는 손실함수를 과하게 적용할 시 해당 인공지능 모델의 범용성이 떨어져 실제 예측값의 오류를 불러올 수 있는 특징이 있다.3. 옵티마이저란

리포트 | 4페이지 | 3,000원 | 등록일 2024.07.29

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인공신경망의 구조와 원리

를 네트워크에 통과시켜 출력을 얻고, 실제 값과 비교해 손실 함수를 계산한다. 손실은 예측이 얼마나 틀렸는지를 수치로 나타낸다.역전파 알고리즘은 이 손실을 가중치에 대한 기울기로 변환 ... 함수의 종류와 역할(5) 학습 과정과 역전파 알고리즘(6) 심층 신경망과 과적합 문제(7) 최적화 기법과 성능 개선 전략(8) 인공신경망의 대표적 응용 사례3. 결론4. 참고문헌1 ... 대에 역전파 알고리즘이 개발되고, 2000년대 이후 컴퓨팅 자원과 대규모 데이터가 결합되면서 인공신경망은 딥러닝으로 진화하였다. 오늘날 인공신경망은 자연어처리, 이미지 인식, 음성

리포트 | 4페이지 | 1,000원 | 등록일 2025.08.20

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의사결정의 구성요소, 의사결정나무를 포함하여 의사결정의 계량적 방법에 대해 설명하시오.

에 따라 분류가 이루어진다. 이를 통해 복잡한 의사결정 과정을 시각적으로 단순화하고, 직관적인 이해를 돕는다. 의사결정나무 알고리즘으로는 CART, CHAID, C4.5 등이 있 ... 으며, 각각의 알고리즘은 독특한 방식으로 데이터를 분류하고 분석한다. CART는 이진 분리를 통해 분류하며, 지니 지수를 사용하여 출력 변수가 범주형일 때와 분산을 사용하여 연속형일 때 ... 분리 기준을 정한다. CHAID는 가지치기를 하지 않고 적당한 크기에서 모형 성장을 중지하며, 입력 변수가 범주형 변수일 때 적합하다. C4.5와 C5.0 알고리즘은 정보 이득

리포트 | 6페이지 | 2,000원 | 등록일 2025.01.01

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양자컴퓨터와 인공지능의 융합 가능성

하고 있다. 구글은 양자 머신러닝을 활용해 이미지 분류 실험을 진행했으며, IBM은 양자 알고리즘을 기반으로 금융 데이터 예측에 도전하고 있다. 또한 스탠퍼드와 MIT는 양자 신경망 ... (4) 패턴 인식과 자연어 처리에서의 양자적 접근(5) 양자 신경망(Quantum Neural Network)의 가능성(6) 강화학습과 양자 알고리즘의 결합(7) 글로벌 연구 동향 ... 문제를 해결할 수 있다. 특히 최적화, 패턴 탐색, 고차원 데이터 처리에서 양자컴퓨터는 고전적 방식보다 효율성을 높일 수 있다. 따라서 인공지능의 학습 효율성과 예측 성능을 극대

리포트 | 4페이지 | 1,000원 | 등록일 2025.08.31

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이전 프레임의 움직임 정보와 탐색 구간별 예측 후보점을 이용하는 블록 정합 (A Block Matching using the Motion Information of Previous Frame and the Predictor Candidate Point on each Search Region)

한국정보과학회 곽성근, 위영철, 김하진

논문 | 9페이지 | 무료 | 등록일 2025.02.27 | 수정일 2025.03.06

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의료 분야에서의 신경망 활용과 윤리적 쟁점

지원(4) 신약 개발과 유전체 분석에서의 활용(5) 환자 모니터링과 예후 예측(6) 의료 신경망 모델의 장점과 성과(7) 환자 개인정보 보호와 데이터 윤리(8) 알고리즘 편향과 의료 ... 에서 신경망은 인간 전문가 수준을 뛰어넘는 성과를 보였다. 그러나 동시에 의료 데이터는 민감한 개인정보를 포함하며, 알고리즘 편향과 책임 소재 문제는 윤리적 논란을 야기하고 있 ... 은 시간과 비용이 많이 소요되는 분야다. 신경망은 후보 화합물의 효능과 독성을 예측하는 데 활용된다. 또한 유전체 데이터 분석을 통해 암 발생 위험을 조기 예측하거나 맞춤형 치료

리포트 | 4페이지 | 1,000원 | 등록일 2025.09.02

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무자비한 알고리즘

다는 점이다. 그러니까 빅데이터와 러닝머신 알고리즘의 결합을 통해 비로소 인간 행동을 예측하는 것도 가능하게 되었다. 대부분의 머신러닝 알고리즘이 데이터에 굶주리기 때문에 빅데이터 ... 책제목: 무자비한 알고리즘작가: 카타리나 츠바이크독일정리: 인공지능들이 들어와 인간들에 대해, 인간들과 더불어, 인간들을 위해 결정을 내리고 있다. 우리는 인공지능이 현명한 결정 ... . 작가는 사람들의 권한, 알고리즘에 관한 통제력을 잃었다는 느낌을 없애주고 싶고 인공지능의 의미와 무의미를 전하고 싶다고 했다. 읽으면서 을 다 이해하지 못했지만 왜 세상이 알고리즘

Non-Ai HUMAN
| 리포트 | 2페이지 | 1,000원 | 등록일 2022.02.12

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군집화 (Clustering) 비지도 학습

을 형성하여 이를 기반으로 추천 시스템을 구축하거나 마케팅 전략을 수립할 수 있습니다.군집화 알고리즘은 다양한 방법으로 구현될 수 있습니다. 대표적인 알고리즘으로는 K-평균 군집 ... 화(Hierarchical clustering) 등이 있습니다. 이 알고리즘들은 각기 다른 아이디어와 접근 방식을 가지고 있으며, 데이터의 특성과 목적에 따라 선택할 수 있습니다.군집 ... 화의 결과는 데이터를 군집(cluster)라고 하는 그룹들로 나누는 것이기 때문에, 군집화 알고리즘은 주어진 데이터에 대해 각 데이터 포인트가 어떤 군집에 속하는지를 결정합니다. 이

리포트 | 5페이지 | 2,500원 | 등록일 2023.06.27

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러셀 폴드랙 습관의 알고리즘 독후감

『습관의 알고리즘』 독후감- 뇌과학으로 밝혀낸 ‘나도 모르게 반복되는 행동’의 비밀우리는 매일 수많은 ‘선택’을 한다고 생각하지만, 실은 그 대부분이 습관으로 굳어진 자동 반응 ... 에 가깝다. 『습관의 알고리즘』을 읽기 전까지 나는 습관이 단지 의지력으로 다스려야 할 ‘태도’라고만 생각했다. 그러나 뇌과학자 러셀 폴드랙은 이 책에서 습관을 하나의 신경 네트워크 ... 의 결과이자, 뇌 안에 프로그래밍된 알고리즘으로 설명한다. 나의 일상, 나의 감정, 나의 미래마저도 이 ‘무의식적 알고리즘’이 좌우하고 있다는 사실은 충격적이었고, 동시에 내 삶

리포트 | 2페이지 | 1,000원 | 등록일 2025.05.12

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기계학습의 개념과 발전 과정

적으로 해결하는 능력이라는 점을 강조한다.기계학습은 통계학적 추정, 최적화 알고리즘, 선형대수학, 확률이론을 기반으로 작동한다. 예측 모델은 데이터에 내재된 확률적 패턴을 학습하여 새로운 ... 기계학습의 개념과 발전 과정목차1. 서론2. 본론(1) 기계학습의 정의와 개념적 기초(2) 기계학습의 주요 알고리즘 유형(3) 기계학습의 역사적 발전 단계(4) 데이터와 컴퓨팅 ... 의 주요 알고리즘 유형지도학습은 가장 대표적 형태로, 입력 데이터와 해당 출력이 모두 제공되는 상황에서 모델을 학습시킨다. 예를 들어 스팸 메일 필터링은 라벨링된 데이터셋을 통해 학습

리포트 | 5페이지 | 1,000원 | 등록일 2025.08.20

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인공지능의 이해 기말고사 족보

(Decision Tree) 알고리즘에 대한 설명으로 틀린 것은?① 선형 회귀 분석 알고리즘의 하나이다.② 여러 개의 입력 변수를 바탕으로 목표 변수의 값을 예측하는 알고리즘이다.③ 머신 ... 러닝에서 분류하는 문제를 해결할 때 사용하는 알고리즘이다.④ 머신 러닝에서 사용하는 예측 모델링 방법 중 하나이다.3. 머신 러닝에 대한 설명 중 틀린 것은?① 1959년 아서 ... 사무엘이 머신러닝을 ‘명시적인 프로그램없이 컴퓨터에게 스스로 배울 수 있는 연구분야’라고 정의하였다.② 학습에 제공된 데이터와 학습에 사용되는 알고리즘의 종류에 따라 다른 결과

시험자료 | 14페이지 | 5,000원 | 등록일 2023.10.05 | 수정일 2023.12.09

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MATLAB 머신러닝, 딥러닝, 강화학습 예제 실습하기

는 프로그램들 이었다.딥러닝 머신러닝 강화학습머신러닝은 인공지능의 하위 분야 중 하나로, 데이터를 기반으로 컴퓨터가 스스로 학습하고 예측하는 알고리즘을 연구하고 개발하는 기술 분야이 ... 되며 블록에 의해 수정된다.딥러닝딥러닝은 머신러닝의 한 기법으로 계층이 많은 신경망을 사용하여 예측을 수행한다. 인공신경망의 구조를 더 깊게 만들어 학습을 진행하는 기계학습 알고리즘 ... 으로 그리는 기능 및 프로그래밍을 통한 알고리즘 구현 등을 제공하며, 수치계산이 필요한 과학 및 공학 분야에서 다양하게 사용되는 프로그램이다.공학에서 공학수학이나 신호 및 시스템과목

리포트 | 7페이지 | 3,000원 | 등록일 2023.09.20 | 수정일 2023.09.27

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과제물- 제가 생각하는 효율적인 스케줄링

의 실행 시간을 정확하게 예측하기 힘들면 시스템 성능에 문제가 생길 수 있습니다.-계산 복잡성 증가: 매번 응답 비율을 계산해야 하기 때문에 스케줄링 알고리즘이 복잡해집니다.-기아 문제 ... 링 알고리즘이 사용됩니다. HRN(Highest Response Ratio Next) 스케줄링은 대기 시간과 실행 시간의 균형을 고려하여 프로세스를 선택하는 기법으로, 기아 문제 ... : SJF(Shortest Job First) 방식은 짧은 작업을 우선시하지만, 대기 시간이 길어지는 문제를 해결하기 위해 HRN이 도입되었습니다.단점-예측의 어려움: 프로세스

리포트 | 2페이지 | 2,000원 | 등록일 2025.02.06

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서포트 벡터 머신(Support Vector Machine, SVM)

서포트 벡터 머신(Support Vector Machine, SVM)서포트 벡터 머신(Support Vector Machine, SVM)의 이름은 알고리즘의 기본 원리와 핵심 ... 까운 데이터 포인트들을 의미합니다. 이러한 포인트들은 결정 경계 주변에서 서로 다른 클래스에 속하는 데이터들을 분리하는 역할을 수행합니다."머신(Machine)"은 이 알고리즘 ... 이 기계 학습에서 사용되는 머신 러닝 알고리즘이기 때문에 붙은 이름입니다. SVM은 주어진 데이터를 기반으로 패턴을 학습하고, 새로운 데이터를 분류하는 기계 학습 알고리즘입니다. 이러

리포트 | 6페이지 | 2,500원 | 등록일 2023.06.27

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경영정보시스템 ) 인공지능의 개념과 기술 그리고 국내외 활용사례를 미디어(신문,방송,등) 문헌(대학교재, 논문,전물처널) 등을 조사하여 제출하시기 바랍니다

의 알고리즘은 정해진 프로그램 명령을 수행하기보다는 주로 입력된 데이터를 기반으로 예측 혹은 결정을 도출하는 데 많이 사용된다.그러나 기계학습은 컴퓨터가 학습하기 위한 모든 데이터를 인간 ... 의 개념과 특징3. 딥러닝 알고리즘의 개념과 특징4. 인공지능과 다른 산업에 적용한 사례목차1. 서론2. 본론1) 약한 인공지능과 강한 인공지능2) 기계학습의 개념과 특징3) 딥러닝 ... 알고리즘의 개념과 특징4) 인공지능 활용사례3. 결론4. 출처 및 참고문헌1. 서론인공지능이 병을 조기 진단한다, 인공지능으로 예술 작품을 쓴다, 작물을 수확해주는 인공지능 로봇

리포트 | 5페이지 | 3,000원 | 등록일 2023.12.28

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국내 및 국외를 포함한 실제 기업에서 기술적 마케팅조사를 실시간 사례에 대해서 마케팅 활동을 위한 조사의 내용과 결과내용 등을 중심으로 작성한 후 자신의 의견을 추가적으로 서술하시오.

하며, 소비자의 행동 패턴을 정밀하게 예측하는 것을 목표로 합니다. 이러한 과정을 통해 기업은 불확실성을 줄이고, 효율적인 마케팅 전략을 수립할 수 있습니다.본 보고서에서는 국내외 기업 ... 의 실제 사례를 통해 기술적 마케팅 조사의 중요성과 효과를 심층적으로 분석하고자 합니다. 넷플릭스의 개인화 추천 알고리즘 개선 사례와 국내 식품기업의 신제품 맛 테스트 사례를 중심 ... 환경 등 방대한 데이터를 실시간으로 수집합니다.수집된 데이터는 머신러닝 알고리즘을 통해 심층적으로 분석되며, 사용자별 콘텐츠 선호도, 시청 패턴, 맥락적 요인 등이 추출됩니다.A

리포트 | 4페이지 | 2,000원 | 등록일 2025.10.14

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스트리밍 서비스에서의 추천시스템 적용 사례

와 알고리즘 발전(3) 유튜브 추천시스템의 작동 원리와 진화 과정(4) 개인화 경험과 시청 지속 시간 증대 효과(5) 필터 버블과 정보 다양성 축소 문제(6) 추천시스템이 콘텐츠 제작 ... 시스템의 구조와 알고리즘 발전넷플릭스는 2006년 ‘넷플릭스 프라이즈(Netflix Prize)’ 대회를 통해 추천 알고리즘 개선에 막대한 투자를 단행하였다. 초기에는 협업 필터링 ... 시간대 등 다양한 데이터를 활용하며, 썸네일 이미지까지 개인화하는 알고리즘을 적용해 차별화된 경험을 제공한다.(3) 유튜브 추천시스템의 작동 원리와 진화 과정유튜브는 초기에 단순히

리포트 | 4페이지 | 1,000원 | 등록일 2025.08.29

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정밀의학에서 맞춤형 치료 권장을 위한 기계 학습 알고리즘

이미지 데이터를 기계 학습 알고리즘과 결합하여 치료 효과를 예측하고, 최적의 치료 방법을 제안할 수 있습니다.다. 생활 양식 및 환경 요인 분석: 환자의 생활 양식과 환경 요인 ... [보고서 제목: 정밀의학에서 맞춤형 치료 권장을 위한 기계 학습 알고리즘]서론:정밀의학은 환자 개개인의 유전자, 생물학적 특성, 환경 및 생활 습관 등을 고려하여 맞춤형 치료 ... 를 제공하는 접근법으로, 기술의 발전으로 더욱 확대되고 있습니다. 이러한 맥락에서 기계 학습 알고리즘은 개인의 특성을 분석하고, 이를 바탕으로 맞춤형 치료를 권장하는데 큰 역할을 하

리포트 | 2페이지 | 1,000원 | 등록일 2023.07.22

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알고리즘 리더 독후감

는 이 알고리즘은 예약 후 나타나지 않은 승객의 비율을 예측했다. 그리고 그는 오버부킹을 주문했다. 예측이 틀리고 좌석이 부족할 경우 일정 금액의 보상을 받아 비행기에서 내릴 수 ... ? 알고리즘 리더? 본문오늘날 우리는 알고리즘에 둘러싸여 살 수 있는 수많은 알고리즘에 노출되어 있다고 해도 과언이 아니다. 코로나19 바이러스가 우리의 일상을 변화시키기 전 ... 에는 알고리즘이 우리의 일상을 먼저 변화시켰을지도 모른다. 그래서 나는 이 책을 통해 알고리즘이 무엇인지, 알고리즘 시대를 살아가는 리더들이 어떻게 살아야 하는지 이 책을 통해 알아보

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| 리포트 | 3페이지 | 1,500원 | 등록일 2022.04.05

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