"레이블링 알고리즘"의 검색결과 입니다.

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"레이블링 알고리즘" 검색결과 41-60 / 241건

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고려대학교 인공지능대학원 인공지능학과 연구계획서

, 성능 카운터를 조작하여 프로파일링 기반 탐지를 전달하는 연구, 준지도 학습을 위한 의사 레이블 집계 연구, 정확한 공동 객체 감지 및 시점 추정을 위한 원통형 컨벌루션 네트워크 ... 에 대한 주변 온도 인식 VM 할당 연구, 대규모 병렬 프로세서를 위한 효율적인 메모리 컨트롤러 체계 연구, 단백질체학 데이터의 대체를 위한 알고리즘 연구, Edge MPSoC의 심층

자기소개서 | 1페이지 | 3,800원 | 등록일 2023.08.24

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AI와 창작의 미래(AI창작의 이해와 사례 분석)

(Supervised Learning)이 방법에서 AI는 레이블이 붙은 데이터를 사용하여 학습하며, 입력과 그에 해당하는 출력 간의 관계를 모델링합니다. 예를 들어, 감독된 학습 ... 을 사용하여 사진에서 고양이와 개를 구별하는 모델을 훈련시킬 수 있습니다.비감독 학습(Unsupervised Learning)여기서 AI는 레이블이 없는 데이터로부터 패턴을 발견 ... 의 출현, 계산 능력의 급속한 향상으로 AI 연구는 다시 활기를 띠게 되었습니다.최근 AI는 빅데이터, 클라우드 컴퓨팅, 고급 알고리즘의 발전으로 인해 급격한 발전을 이루었습니다. 특히

리포트 | 14페이지 | 3,000원 | 등록일 2023.12.11

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랜덤 포레스트 (Random Forest Algorithm)

는데, 분류(Classification) 문제에서는 클래스 레이블, 회귀(Regression) 문제에서는 예측된 연속적인 값을 가집니다.결정 트리의 학습은 데이터를 기반으로 최적 ... 색이고 작은 크기의 사과를 나타냅니다.이와 같은 데이터셋은 랜덤 포레스트의 결정 트리에 사용됩니다. 각 결정 트리는 이러한 특성과 레이블(사과 또는 바나나)을 기반으로 데이터 ... ) 알고리즘입니다. 이 알고리즘은 데이터의 특성과 목표 변수(예측하려는 값) 사이의 관계를 학습하여 새로운 데이터에 대한 예측을 수행합니다.결정 트리결정 트리는 트리 구조로 표현

리포트 | 6페이지 | 2,500원 | 등록일 2023.06.16

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성균관대학교 일반대학원 통계학과 학업계획서

1. 자신의 학문적 지향저는 다중회귀추정기를 기반으로 한 일반화된 비율형 추정기에 관한 연구, 선택 편향 하에서 심층 생성적 긍정적 레이블 지정되지 않은 학습 연구, 재생 커널 ... 화 상수가 있는 분포에서 샘플링하기 위한 Monte Carlo Metropolis-Hasting 알고리즘. 신경 계산 연구, 코로나바이러스 질병-19에 대한 상호 작용 Neyman

자기소개서 | 1페이지 | 3,800원 | 등록일 2023.09.29

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카이스트(한국과학기술원) KAIST 글로벌디지털혁신대학원 자기소개서 연구계획서

연구, 모멘텀과 반전: 이전 수익률 정보 연구, 스마트 제조를 위한 가상 계측 시스템 개발: 스판덱스 섬유 생산 사례 연구, 준지도 학습을 위한 의사 레이블 집계 연구, HATS ... 를 위한 알고리즘 연구 등을 하고 싶습니다.저는 또한 약하게 감독된 행동 감지를 위한 학습 차별적 행동 튜브렛 연구, 순차 추천에서 다중 주문 상호 작용으로 MLP-Mixer 개선

자기소개서 | 1페이지 | 3,800원 | 등록일 2023.08.13

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(2020-2학기) 방송통신대학교 컴퓨터과학과 인공지능 기말고사 과제물

을 최소화하는 방식으로 동작한다. 이 알고리즘은 레이블이 없는 데이터를 입력받아 각 데이터에 레이블을 할당하는 역할을 수행한다.k-평균 군집화의 알고리즘은 표본집합을 대표하는 k개 ... 문제에 활용되는 경험적 탐색 알고리즘이다. 방대한 경우의 수가 있는 게임에서 경험적 지식을 이용한 평가함수를 만드는 것은 매우 어렵다. 이와 같은 경우 수많은 무작위 수를 적용 ... 몬테카를로 방법을 토대로 여러 트리 탐색 기법과 결합하여 발전한 알고리즘이다. 탐색공간의 무작위 표본화를 바탕으로 탐색 트리를 구성한다. 주로 게임 AI에서 사용되고 있

Non-Ai HUMAN
| 방송통신대 | 9페이지 | 5,000원 | 등록일 2020.12.20

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머신러닝 과제

등이 무엇인지 묻는다 -> 정답을 알려준다 -> 학습한다’의 과정을 거친다. 따라서 정답을 알려주며 데이터와 레이블의 정보를 사용하여 인공지능이 학습하도록 하는것을 지도학습이 ... 라고 한다. 대표적인 예시로는 딥러닝이 있다. 지도학습 모델에는 분류와 예측이 있다. 그 중 분류는 레이블을 가지고 있는 훈련 데이터를 수집한 후 학습을 한 다음 학습하지 않은 새로운 ... 테스트 데이터를 입력하여 데이터의 레이블을 판별하는 과정을 거친다. 분류는 다시 두가지 모델을 제시 했을때 두가지 중 어떤 것이 더 알맞은지 판단하는 이진분류와 여러가지 모델 중

Non-Ai HUMAN
| 리포트 | 7페이지 | 2,500원 | 등록일 2020.12.28

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인공지능의 개념과 기술 그리고 활용사례에 대해 조사하시오.

이 가능하기 때문에 머신러닝이라고 한다.이러한 기계 학습은 학습 데이터에서 레이블의 유무에 따라 지도 학습과 비지도 학습으로 구분되며, 지도 학습은 분류 모델과 예측 모델로 구분 ... 내에서 측정된 범위 내에서 일정 수준으로 예측되는 결과값을 제시한다. 이와 같이 지도 학습의 분류 모델과 예측 모델은 처음에는 여러 범주의 대상이 있는 레이블이 지정된 입력 데이터 ... 지능이다. 여기에는 주어진 알고리즘을 수행하고 특정 영역의 문제를 주로 해결하는 인공지능이 포함된다. 현재 인공지능 연구의 중심은 약한 인공지능 쪽에 있고, 최근 화제가 되고 있

리포트 | 5페이지 | 3,000원 | 등록일 2024.07.19

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인공지능 - 인공지능과 딥러닝 활용 사례 및 방안

, 사운드를 스스로 분류하면서 학습을 진행한다. 여러 레이어를 포함하는 신경망 아키텍처와 레이블링된 대단위 데이터를 활용하여 모델을 학습하는 방식이다. 많은 딥러닝이 신경망 ... 아키텍처를 사용한다. 딥러닝의 딥(Deep)은 뉴럴 네트워크를 구성하는 숨겨진 레이어의 수를 지칭하는데 기존의 뉴럴 네트워크는 숨겨진 레이어가 2-3개에 불과하지만 딥 네트워크는 150 ... 개에 달한다. 가장 보편적으로 사용되는 뉴럴 네트워크 중 하나가 CNN이다. CNN은 입력된 데이터를 2D 컨벌루션 레이어를 사용하여 특징을 자동으로 일반화하기 때문에 수동

Non-Ai HUMAN
| 리포트 | 4페이지 | 2,000원 | 등록일 2021.09.19

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서울대학교 일반대학원 인공지능반도체공학과 연구계획서

시계열 예측 연구, 다중 클래스 레이블 쿼리를 사용한 의미론적 분할을 위한 능동 학습 연구 등을 하고 싶습니다.저는 또한 PromptStyler: 소스가 없는 도메인 일반 ... 논리설계, 자료구조론, 객체지향프로그래밍, 운영체제, 알고리즘, 인공지능플랫폼기초및실습, 나노전자공학, 랜덤프로세스 등의 수업을 이수했습니다. 저는 디지털논리설계 쪽에 관심이 많

자기소개서 | 2페이지 | 3,800원 | 등록일 2024.02.17

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한양대학교 인공지능대학원 인공지능학과 학업계획서

Self-Attention Head를 통한 감독되지 않은 선거구 분석 연구, 이미지 수준 클래스 레이블을 사용하여 의미 경계를 감지하는 방법 학습 연구, 동적 전경 객체를 이용 ... 소결에서 3D 프린팅 부품의 수직 굽힘 변형에 대한 치수 보상 알고리즘 연구, 사건 이력 데이터의 베이지안 분석을 위한 베타-디리클레 과정의 혼합 연구, 테스트 시간 증대를 위한 ... , 능동적 그래디언트 신뢰도 계산을 통한 반사 영상 제거 알고리즘 연구, 어포던스 기반 유한 상태 오토마타의 에이전트 기반 모델링을 사용한 고속도로 주행 시스템 설계 관점 연구

자기소개서 | 2페이지 | 3,800원 | 등록일 2024.03.02

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전기공학머신러닝 실험 5. 다중 분류 예비보고서

의 성능을 측정하는 데 특히 적합하다. 교차 엔트로피 손실은 실제 레이블과 모델이 제공하는 예측 간의 비유사성을 측정하는 데 사용되며 다음과 같이 정의된다.수식 SEQ 수식 ... \* ARABIC 2. 손실 함수의 정의여기서 N은는 표본 수, K는 클래스 수, y_{ik}는 클래스 레이블 k가 관측치에 대한 올바른 분류라면 이진 지표 (0 또는 1)이고, 는 관측 ... {y}^{(i)})]$$여기서:- $m$은 훈련 예제의 수,- $y^{(i)}$는 $i$번째 훈련 예제의 실제 레이블,- $\hat{y}^{(i)}$는 $i$번째 훈련 예제가 클래스

리포트 | 10페이지 | 1,000원 | 등록일 2025.02.09

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A+받은 인공지능의 응용 과목에서 제출한 퍼셉트론, 딥러닝 모델, 지도학습, 비지도학습, 머신러닝 응용, 머신러닝 시스템이 응용된 미래사회를 정리하였습니다.

고 있는 상태에서 인공지능을 훈련하고자 할 때 사용하고, 데이터를 분류하고 처리하며, 레이블이 지정된 데이터 즉 분류된 데이터를 사용한다는 특징이 있다. 지도 학습 알고리즘에는 두 ... 이 너무 높은 등의 이유로 출력에 대해서 알 수 없거나 활용할 수 없을 경우에 주로 사용된다. 비지도 학습의 특징으로는 레이블이 지정되지 않은 데이터를 처리하며, 사용자가 더욱 복잡 ... 1. Perceptron, Multi Layer Perceptron 퍼셉트론은 Fank Rosenblatt가 1957년에 고안안 알고리즘이다. 이 퍼셉트론이 바로 신경망의 기원인

Non-Ai HUMAN
| 리포트 | 5페이지 | 2,000원 | 등록일 2022.05.10 | 수정일 2024.11.18

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서울시립대학교 인공지능대학원 인공지능학과 연구계획서

이블릿 표현 연구, 학습 전이 전략 기반 객체 상호 작용을 위한 전이 모션 합성 연구 등을 하고 싶습니다.저는 또한 작업 대상 이미지 압축의 속도-정확도-지연 시간 최적화를 위한 ... 는 또한 채광창 추정을 이용한 1일 야외 측광 스테레오 연구, 압축 왜곡 감소를 위한 CNN 기반 이미지 화질개선 알고리즘 연구, 깊고 좁은 신경망의 신경 접선 커널 분석 연구 ... , MARS: Multi-Agent" EEG 기반 BCI의 공간-스펙트럼 및 시간적 특징 선택을 위한 강화 학습 연구, 크기 기반 가지치기를 위한 레이어 적응형 희소성 연구

자기소개서 | 1페이지 | 3,800원 | 등록일 2024.05.30

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연세대학교 인공지능대학원 인공지능학과 학업계획서

역학 모델 연구, BeSCL: 레이블 정보와 준지도 대조 학습방법을 이용한 그래프 표현 학습 연구, 긴 꼬리 인식을 위한 로컬 의사 속성 연구 등을 하고 싶습니다.저는 또한 강력 ... 1. 자기소개저는 OO대학교 컴퓨터과학과를 졸업하였습니다. 저는 컴퓨터과학 전공을 이수하며 데이터과학, 영상처리, 기계학습, 증강현실, 현장실습, 모바일프로그래밍, 알고리즘

자기소개서 | 1페이지 | 3,800원 | 등록일 2023.09.20

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인공지능의 개념과 기술 그리고 활용사례에 대해 조사하시오. 서론

하는 출력 레이블을 이용하여 모델을 학습시키는 방법이다. 이렇게 모델은 입력과 출력 사이의 관계를 학습하여 새로운 입력 데이터에 대한 출력을 예측할 수 있다. 지도 학습은 분류 ... 을 스팸과 비스팸으로 분류하는 것이 있다. 회귀는 연속적인 출력 값을 예측하는 작업으로, 주가 예측이나 주택 가격 예측과 같은 문제에 적용된다.비지도 학습비지도 학습은 레이블이 없 ... 의 관련성을 깊이 이해하고자 한다. 앞으로의 내용에서는 약한 인공지능과 강한 인공지능의 차이, 기계 학습의 개념과 특징, 딥러닝 알고리즘의 핵심 원리, 그리고 인공지능의 다양한 산업

리포트 | 6페이지 | 3,000원 | 등록일 2024.07.19

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[AI데이터와 사회] 기말고사 정리 (온라인)

에 대한 결과(값, 분포)를 예측*머신러닝의 대표적인 알고리즘-분류, 회귀, 군집, 신경망 등*지도학습-학습할 데이터와 명시적인 정답(레이블)을 이용해 데이터의 특성과 분포를 학습 ... 와 명시적인 정답(레이블)을 이용해 데이터의 특성과 분포를 학습하여 새로운데이터에 대해 미래결과를 예측하는 방법*음악의 장르 분류하기*K-최근접 이웃 알고리즘-이웃: 가까이 존재 ... 하는 데이터들을 의미-기존의 데이터 안에서 현재 데이터로부터 가까운 k개의 데이터를 찾아 k개의 레이블 중가장 많이 분류된 값으로 분류하는 알고리즘-K : 최근접 점 (일반적으로 홀수

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| 시험자료 | 5페이지 | 1,500원 | 등록일 2021.08.31

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머신러닝은 학습 형태에 따라 지도학습(Supervised learning), 비지도 학습

이 된다. 이렇게 훈련된 인공 신경망은 개와 고양이를 분류하는 특징을 찾아낸다.2.비지도 학습1)개념비지도학습은 입력하는 데이터 세트에 레이블을 달아주지 않는다. 즉, 정답을 알려주 ... 기능을 통해 사진을 구분하는데 사용할 수 있다. 예를 들어, 개와 고양이 사진을 구분한다고 했을 때 데이터 집합에서 개와 고양이를 구분하는 알고리즘을 만드는 것이 학습 목적 ... 으로 제품을 추천하게 된다. 이렇게 하면 무작위로 추천을 하는 것보다 소비자들이 추천제품을 살 가능성이 높다.3.강화학습1)개념강화 학습은 바람직한 행동 패턴에 대해서 배우는 알고리즘이

리포트 | 3페이지 | 2,000원 | 등록일 2024.02.05

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의사결정 트리(Decision Trees)

며, 데이터를 분할하는 역할을 합니다.가지(Edges): 특징의 값을 기반으로 데이터를 서로 다른 노드로 분할하는 연결선입니다.잎(Leaves): 결정된 클래스 레이블 또는 회귀 ... 를 분할하는 방식으로 가지가 형성됩니다. 이러한 분할은 목표 변수(클래스 레이블 또는 회귀 값)의 순도를 최대화하거나 불순도를 최소화하는 방향으로 이루어집니다.분류 문제에서는 의사 ... 결정 트리가 데이터를 분할함에 따라 클래스 레이블의 순도를 높이는 것을 목표로 합니다. 이를 위해 트리를 훈련할 때 불순도 측정 기준인 지니 불순도(Gini impurity) 또는

리포트 | 5페이지 | 2,500원 | 등록일 2023.06.27

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그래프기반 딥러닝 모델링 개발

하고 탐색하기 위한 방법중 하나로 GCN(Graph Convolution Network)기반의 다중 레이블 인식 모델을 적용하고 있다. 이미지 인식에 효과적인 CNN은 패션업계 ... 에서 패션이미지의 스타일을 분류하는 목적으로 사용되어 왔다. 하지만 같은 차림새가 한 가지 스타일만 포함하는 것은 아니기 때문에 단일 스타일 레이블의 분류를 시도하는데 있어서는 여러가지 ... 네트워크(Graph Convolution Network, GCN)을 개발하여 다중 레이블을 인식할 수 있는 기술을 개발하였다.GCN에 의한 패션스타일을 분류하는 기술을 개발하기 위해

Non-Ai HUMAN
| 리포트 | 6페이지 | 2,500원 | 등록일 2022.04.17

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