"머신러닝 기법"의 검색결과 입니다.

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"머신러닝 기법" 검색결과 81-100 / 972건

국민대학교 자동차융합실험II - 4. 운전자 차선변경 의도 예측을 위한 머신러닝 기법의 적용 실험

사전적 의미와 단어 자체의 의미에서 알 수 있듯이 기계 학습이란 기계를 학습, 즉 가르치는 것이다. 사람의 경우 어떠한것을 알고 판단하기 위해서는 경험해야하거나 혹은 배워야한다. 기계도 마찬가지이다. 기계 스스로의 판단 능력을 키우기 위해서는 그에 맞는 사전 데이터를 ..

리포트 | 11페이지 | 3,000원 | 등록일 2016.06.03 | 수정일 2016.06.06

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본인의 전공분야에서 머신러닝 기술을 적용해서 문제를 해결한 사례 조사

.통계분석 기법과 머신러닝 기법 비교분석을 통한 건물 지진취약도 공간분석 1)해결 해야 할 문제 2)사용된 머신러닝 기술 및 방법 3)효과 Ⅳ.결론 Ⅴ.참고문헌 Ⅰ.서론 4차 산업혁명 ... 한 논문의 본문을 읽어 머신러닝 기법으로 어떤 것이 사용되었는지 살펴봤다. Ⅲ.사례 1.머신러닝을 이용한 호우피해 예측 1)해결 해야 할 문제 전 세계적으로 재난으로 인한 심각 ... 은 호우 피해가 빈번하게 발생하는 경기도 지역을 선택했다. 머신러닝 기법을 이용하여 호우피해 예측함수를 개발하여 재난관리 체계를 확립하는데 기여하고자 한다. 2)사용된 머신러닝 기술

리포트 | 9페이지 | 2,000원 | 등록일 2025.06.18

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경영학에서의 데이터 분석의 정의 및 흐름 요약(성적 A+)

. 데이터에서 머신러닝 등과 같은 데이터 분석절차를 거치면 인사이트 단계로 변한다. 이는 우리에게 상대적으로 중요한 정보를 의미한다. 전통적 관점에서의 정보보다는 조금 더 기업의 니즈 ... 적으로 지도학습을 돌리기 이전에 데이터의 특성을 파악하고 어떤 분석 모델을 돌릴지에 대해 결정하기 위해 많이 활용한다. 대표적인 기법으로는 군집분석과 장바구니 규칙으로 알려져 있는 연관 ... 생성 단계와 스코어링 단계로 구분할 수 있다. 모형 생성 단계는 과거의 데이터로부터 정형 데이터 분석 기법을 적용하여 모형을 생성하는 단계를 의미한다. 스코어링 단계는 생성된 모형

리포트 | 7페이지 | 1,000원 | 등록일 2021.12.02

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AI 수요예측 기술의 개념과 특징을 설명하고, 이를 실제 생산관리 현장에 적용한 기업 사례를 분석하여, 향후 발전 가능성에 대한 의견도 함께 기술하십시오

은 기존 통계 모델의 한계를 극복하고, 다양한 산업에서 고정밀 예측을 가능하게 하는 핵심 기술”이라고 평가하였다. 특히 머신러닝과 딥러닝 기법은 비선형적이고 복잡한 수요 패턴을 학습 ... 을 통해 기간별, 지역별, 상품군 별 시계열 물동량 흐름을 파악하여 택배 상품을 분류하는 모형을 개발하여 운영 중에 있었다.이 사례에서는 1년 단위 수요예측 시에는 딥러닝 기법보다 머신 ... . 서론Ⅱ. 본론1. AI 수요예측 기술의 개념과 특징1) AI 수요예측 기술의 개념(1) 머신러닝(2) 딥러닝(3) 시계열 분석2) AI 수요예측 기술의 특징2. AI 수요예측 기술

리포트 | 6페이지 | 2,000원 | 등록일 2025.06.23

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컴퓨팅사고 인공지능 분야조사

인공지능의 분야 및 기법딥러닝은 인공지능(AI)의 한 분야이자 머신러닝의 하위 범주에 속하는 기술이다. 이는 인간 두뇌의 신경망 작동 방식을 모방한 인공신경망을 기반으로 하 ... 여, 방대한 데이터를 통해 스스로 학습하고 복잡한 패턴을 인식하는 능력을 가지고 있다는 점에서 기존 머신러닝 기법과는 차이가 있다.그림입니다.원본 그림의 이름: CLP000054c ... 은 대규모 언어 모델의 기반이 된다.딥러닝과 관련하여 설명할 인공지능 기법은 바로 지도 학습이다. 지도 학습은 가장 보편적으로 사용되는 인공지능 기법 중 하나이며, 예측이나 분류

리포트 | 3페이지 | 1,000원 | 등록일 2025.08.19

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[이것이 인공지능이다] 인공지능을 이해하기 위한 필독 입문서의 빈틈없는 요약과 느낀점

습니다.머신러닝의 기법들을 또다시 분류하면 디시전 트리(Decision Tree), 랜덤 포레스트(Random Forest), 베이즈 분류 모형, 서포트 벡터 머신, 유전자 알고리즘 ... 단순 호기심이나 혹은 뭔가 윗선에 보고할 때 ‘있어 보이고 싶은’ 욕구가 올라올 때 데이터 해석에 머신러닝 기법 도입에 대한 충동이 들 때가 있습니다. 하지만, 쏟아 부은 노력 ... 는 능이 데이터 분석에 미치는 영향을 가장 잘 보여주는 예시인 것 같습니다.인공지능, 머신러닝, 딥러닝. 모두 인공지능 관련 매체 기사에 자주 언급되는 단어들인데, 저를 비롯한 일반

리포트 | 6페이지 | 1,500원 | 등록일 2025.05.05

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[A+] 데이터 과학, 데이터 애널리틱스, 데이터 분석, 인공지능, 머신러닝, 딥러닝 단어 설명 (무역학과 글로벌비즈니스애널리틱스)

적 기법과 머신러닝 알고리즘을 사용하여 데이터를 기반으로 유의미한 통찰을 도출하고, 이를 통해 비즈니스 문제를 해결합니다. 데이터 과학은 데이터 엔지니어링, 데이터 분석, 모델링 ... 비즈니스 애널리틱스 관련 용어 (데이터 과학, 데이터 애널리틱스, 데이터 분석, 인공지능, 머신러닝, 딥러닝) 에 대한 심층 설명무역학과 글로벌비즈니스애널리틱스 수업목차I. 서론 ... Intelligence, AI)머신러닝 (Machine Learning)딥러닝 (Deep Learning)III. 결론I. 서론현대 사회는 ‘데이터의 시대’라 불릴 만큼 방대한 양의 데이터

리포트 | 4페이지 | 2,500원 | 등록일 2024.10.27

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머신러닝과 수율 영향인자 분석하기

에 활용할 수 있습니다.위의 절차는 일반적인 머신러닝 프로세스를 따르지만, 실제 구현에는 문제의 복잡성과 데이터의 특성에 따라 추가적인 단계나 조정이 필요할 수 있습니다.머신러닝 기법 ... 수율 영향성 분석을 위해 다양한 머신러닝 기법을 활용할 수 있습니다. 어떤 기법을 선택할지는 데이터의 특성과 분석 목적에 따라 다를 수 있습니다.선형 회귀 (Linear ... (Principal Component Analysis)이나 t-SNE 등의 알고리즘이 사용될 수 있습니다.이외에도 다양한 머신러닝 기법이 존재하며, 실제 적용에는 데이터의 특성, 분석 목적

리포트 | 5페이지 | 2,500원 | 등록일 2023.06.27

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머신러닝에서의 불확실성

머신러닝에서의 데이터 불확실성머신러닝은 데이터를 기반으로 예측을 수행하는 강력한 도구로 알려져 있습니다. 그러나 현실 세계에서는 데이터의 불완전성, 모델의 한계, 환경의 변동성 ... 등으로 인해 예측에 대한 불확실성이 불가피하게 발생합니다. 이러한 불확실성은 예측의 신뢰성을 저해하고 의사 결정을 어렵게 만들 수 있습니다.예를 들어, 의료 진단에서 머신러닝 ... 한 비용과 불편을 초래할 수 있습니다. 또한, 모델이 "음성"으로 분류한 환자에게는 실제로 폐암이 있음에도 불구하고 조기 발견과 치료 기회를 놓칠 수 있습니다.이처럼 머신러닝에서의 불

리포트 | 6페이지 | 2,500원 | 등록일 2023.07.07

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인공지능의 개념과 기술 그리고 국내외의 활용사례를 미디어 등을 조사하여 제출하시기 바랍니다. 서론 (1)

하는 머신러닝 기법이며, 일반적으로 머신러닝에는 딥러닝이 포함된 것으로 파악된다. 딥 러닝은 인간이 결론을 도출하는 방식과 유사한 논리적 구조로 데이터를 지속적으로 분석하도록 설계 ... 지능은 지속적으로 학습하고 데이터를 검색하고 지식을 축적할 수 있어 인간의 지식 축적 속도를 넘어설 가능성이 높다.기계학습 개념 및 특징머신러닝을 한 문장으로 요약하면 데이터 ... 를 분석하고 데이터를 통해 학습한 내용을 정보에 입각한 의사결정에 적용하는 알고리즘이라고 할 수 있다. 머신러닝은 경험을 통해 특정 업무의 성과를 향상시키는 방법을 말한다. 이는 다수

리포트 | 5페이지 | 3,000원 | 등록일 2024.07.19

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선형회귀(Linear Regression)는 통계인가 머신 러닝인가?

합니다. 통계의 영역에서는 데이터 분석과 예측에 활용되는 전통적인 방법론으로 강조되며, 기존의 통계학적 기법들과의 관련성을 갖습니다. 반면에 머신러닝의 영역에서는 데이터 기반 학습 ... 선형회귀: 통계와 머신러닝의 경계인가?선형 회귀 [wikipedia: “Linear Regression”]선형 회귀는 연속 값을 예측하는 데 사용되는 통계 방법입니다. 선형 회귀 ... 도 의심하지 않았습니다. 하지만 최근 갑자기 어떻게 머신러닝의 주요 예제로 급 부상하게 된 것일까요?머신러닝의 등장으로 선형회귀는 무엇보다 가장 많이 인기를 얻었습니다. 머신러닝

리포트 | 4페이지 | 2,500원 | 등록일 2023.05.16

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전기공학머신러닝 실험 1. 머신러닝 개요 및 Google Colab, Jupyter Notebook 기초 실습 예비보고서

에 x를 대입하면 목표 변수인 y를 예측할 수 있다.Google Colab구글에서 제공하는 머신러닝 클라우드 플랫폼으로, 웹 브라우저 내에서 다양한 머신러닝 기법을 프로그래밍 ... 전기공학머신러닝예비레포트담당교수:학과:학번:이름:목차실험 명2실험 개요2이론 조사2실험 기기4예비보고서 문제풀이4실험 순서7참고 문헌7실험명실험 1. 머신러닝 개요 및 ... Google Colab, Jupyter Notebook 기초 실습실험 개요머신러닝에 대한 개요를 학습하고 구글 코랩의 사용법을 숙지한다.이론조사머신러닝이란?Figure SEQ Figure

리포트 | 7페이지 | 1,000원 | 등록일 2025.02.09

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머신러닝 효과검증

하니다. 이를 위해 변수 중요도 분석, 상관 관계 분석 등의 기법을 활용할 수 있습니다. 선택된 특성들은 모델의 입력으로 사용될 것입니다.머신러닝 모델 학습: 선택된 특성들을 기반 ... 머신러닝 효과검증머신러닝 과제의 실제 효과를 보여주기 위해 다음과 같은 방법들을 고려할 수 있습니다:정량적인 성능 개선: 과제의 목적과 관련하여 정량적인 지표를 설정하고, 이 ... 를 기반으로 머신러닝 모델의 성능을 평가합니다. 예를 들어, 분류 모델의 경우 정확도, 재현율, 정밀도 등을 사용하여 기존의 방법과 비교하여 성능 개선을 보여줄 수 있습니다. 머신러닝

리포트 | 8페이지 | 2,500원 | 등록일 2023.06.27

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인공지능의 개념과 기술 그리고 활용사례에 대해 조사하시오.

는 머신러닝이나 딥러닝은 약한 인공지능이라는 성격이 강하다.강한 인공지능(strong AI)은 인간과 유사한 사고 시스템의 문제를 분석하고 행동할 수 있는 인공지능이다. 인간의 마음 ... 지능은 인간의 감정을 이해하는 수준의 인공지능이다.기계학습머신러닝은 기계학습이라고도 하는데, 미리 정해진 규칙이 필요 없이 기계가 데이터를 분석하고 수많은 데이터 가운데 존재 ... 하는 규칙을 스스로 학습하는 것을 말한다. 아서 새뮤얼은 1959년 머신러닝을 "데이터에서 코드로 지정되지 않은 동작을 기계가 학습하고 실행할 수 있는 알고리즘을 개발하는 연구 분야

리포트 | 5페이지 | 3,000원 | 등록일 2024.07.19

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최근 마이크로 모빌리티의 수요, 공급이 급증하는데, A기업은 전동 킥보드 서비스 제공 기업으로이의수요를 늘리기 위해 먼저 수요를 예측, 킥보드를 배치하려한다. A기업은 킥보드 이용 활성화 전략을 수립하기 위해 어떻게 수요예측을 수행하는 것이 좋을지 예측 방법, 필요한 데이터, 그 이유를 함께 서술하세요.

으로 구분스 품질을 높이고 사용자 신뢰를 확보할 수 있는 방안을 모색하고자 한다.2. 본론가. 예측 방법마이크로 모빌리티 수요 예측에는 전통적인 통계 기법과 머신러닝 기법이 함께 사용 ... 과 실제 현장의 온도 차이를 여실히 보여 준다.이밖에 혼합 모델(Mixed Model) 접근법으로 시계열 기법과 머신러닝 기법을 결합한다. 예컨대 ARIMA로 기본 추세를 잡고, 잔차 ... 고, 서비스 운영자는 그에 맞춘 배치 결정을 내릴 수 있다.다. 선정 이유통계 모델과 머신러닝 모델, 그리고 혼합 모델을 함께 고려한 이유는 각 기법의 장단점을 보완하기 위함이

리포트 | 6페이지 | 2,000원 | 등록일 2025.06.26

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비즈니스 애널리틱스 관련 용어에서 1) 데이터 과학, 2) 데이터 애널리틱스, 3) 데이터 분석, 4) 인공지능, 5) 머신러닝, 6) 딥러닝이 무엇인지 자세히 설명하시오.

하고 의사결정을 내리는 능력을 갖추고 있으며, 이는 비즈니스 애널리틱스의 핵심적인 기술로 활용되고 있다. 머신러닝은 AI의 하위 분야로, 데이터로부터 학습하여 예측 모델을 만드는 기법이 ... 다.마. 머신러닝머신러닝(Machine Learning)은 AI의 하위 분야로, 데이터를 기반으로 학습하여 예측 모델을 만드는 기법이다. 머신러닝은 대량의 데이터를 분석하고, 패턴 ... 비즈니스 애널리틱스 관련 용어에서 1) 데이터 과학, 2) 데이터 애널리틱스, 3) 데이터 분석, 4) 인공지능, 5) 머신러닝, 6) 딥러닝이 무엇인지 자세히 설명하시오.Ⅰ

방송통신대 | 4페이지 | 2,000원 | 등록일 2024.09.15

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MATLAB 머신러닝, 딥러닝, 강화학습 예제 실습하기

), 밀도추청(Density Estimation)을 통해 학습결과를 예측한다.강화학습강화학습은 머신러닝의 기법으로 제어 문제를 다룬다. 강화학습의 목표는 주어진 상황에서 최적에 행동 ... 되며 블록에 의해 수정된다.딥러닝딥러닝은 머신러닝의 한 기법으로 계층이 많은 신경망을 사용하여 예측을 수행한다. 인공신경망의 구조를 더 깊게 만들어 학습을 진행하는 기계학습 알고리즘 ... 확률 및 랜덤변수[MATLAB을 이용한 머신러닝, 딥러닝, 강화학습 예제 실습하기]담당 교수소속학번이름MATLAB을 이용한 머신러닝, 딥러닝, 강화학습 예제 실습하기MATLAB이

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

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머신 러닝 학습을 위한 데이터 증량하기

머신러닝 학습을 위한 데이터 증강[https://wikidocs.net/166068]데이터 증강(Data Augmentation)은 현대 머신러닝과 딥러닝 분야에서 빠질 수 없 ... 은 머신러닝과 딥러닝 모델의 성능 향상을 위한 필수적인 전략 중 하나입니다. 데이터 부족 문제를 극복하고 모델의 일반화 능력을 향상시키며, 과적합을 방지하고 안정성을 향상시키는데 ... 는 것이 중요합니다. 데이터 증강은 머신러닝과 딥러닝 분야에서 지속적으로 연구되고 발전되는 주제이며, 앞으로도 더 많은 응용 사례와 성공 이야기를 기대할 수 있습니다.

리포트 | 4페이지 | 2,500원 | 등록일 2023.05.16

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벡터(vector)나 행렬(matrix)의 효과적 활용법 중 한 가지를 주제로 선택하여, 장점을 주장하고(서론), 논리적 근거를 예시 등 구체적으로 제시한 후(본론), 자신만의 고유한 의견으로 마무리 요약하시오

의 응용 분야로는 그래픽스, 회귀 분석, 물리학 등이 있다. 이러한 결과들은 수학 분야에서의 행렬의 중요성을 강조하며, 향후 연구 방향을 제시한다.4. 머신러닝분야에서에 있어 행렬 ... 이 가진 장점머신러닝 분야에서 행렬은 매우 중요한 역할을 하며, 이는 크게 두 가지 장점으로 나타난다. 첫째, 행렬은 복잡한 계산을 간단하게 처리할 수 있어서, 머신러닝 모델의 학습 ... 과 예측 과정에서 매우 유용하게 사용된다. 둘째, 행렬은 데이터의 차원을 간단하게 조작할 수 있어서, 머신러닝 모델의 성능을 높이는 데에도 큰 역할을 한다. 이러한 이유로, 행렬

리포트 | 3페이지 | 2,000원 | 등록일 2023.11.29

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(글로벌비즈니스애널리틱스, 공통) 1. 비즈니스 애널리틱스란 무엇인지 설명하시오 (비즈니스 애널리틱스의 역사, 정의를 꼭 포 함시켜야 함) 2. 비즈니스 애널리틱스 관련 다음 용어의 정의와 역사를 설명하시오 (1) 데이터 과학 (Data Science) (2) 데이터 애널리틱스(Data Analytics) (3) 데이터 분석 (Data Analysis) (

, 컴퓨터 과학 등을 기반으로 하며, 데이터 처리 및 분석, 예측 모델링, 머신러닝 등의 기술을 사용한다.[역사]데이터 과학은 1960년대와 70년대에 정보 처리와 통계적 분석 기법 ... ) (4) 인공지능(Artificial Intelligence) (5) 머신러닝(Machine Learning) (6) 딥러닝(Deep Learning)이 무엇인지 실제 사례를 포함 ... 설명하시오비즈니스 애널리틱스, 데이터 과학, 글로벌비즈니스애널리틱스, 머신러닝, 딥러닝1. 비즈니스 애널리틱스(Business Analytics)란 무엇인가?(1) 비즈니스

방송통신대 | 4페이지 | 5,000원 | 등록일 2024.09.25

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