인공지능은 4차 산업혁명의 프레임이 소개된 이후 점차 보편적인 기술로 자리를 잡아가고 있으며, 인공지능 관련 특허 출원도 크게 증가하고 있다. 최근에는 특허 생태계가 출원 건수 위주의 양적 경쟁에서 고품질의 특허 확보라는 질적 경쟁으로 패러다임이 변화되면서, 저품질 특..
AI, 머신러닝, 딥 러닝의 관계성 머신러닝과 딥 러닝의 차이 머신러닝과 딥 러닝의 활용 인공지능의 문제점 결론 및 발전 방향 AI, 머신러닝, 딥러닝의 관계성 먼저 인공지능은 1940년대 후반, 1950년대 초반에 이르러서 수학, 철학, 공학, 경제 등 다양한 영역..
본 연구의 주요 목적은 회귀기반의 다양한 머신러닝 알고리즘을 개발하고 다양한 농업 분야에서 사용되는 트랙터의 연료 소비량을 예측하는 것이다. 비포장 도로주행 농업 기계중에서도 사용 비중이 가장 높은 트랙터를 선정하였다. 실제 농가에 방문하여 현업 전문가 조언을 바탕으로..
Fouling is an inevitable problem in membrane water treatment plant. It can be measured by trans-membrane pressure (TMP) in the constant flux operatio..
PURPOSES : Construction cost estimates are important information for business feasibility analysis in the planning stage of road construction project..
출석수업 과제물(평가결과물) 표지(온라인제출용) 교과목명 : 머신러닝 학 번 : - 성 명 :- 강 의 실 : - 연 락 처 : - ___________________________________________________________________________ ..
머신러닝을 이용한 지가 예측 주제 선정 이유 ‘머신러닝을 이용한 지가 예측’이라는 주제를 선정한 이유는 다음과 같다. 한국 지리 시간에 같은 도시 내의 지역에서도 지대와 지가, 접근성에 따라 분포하는 시설의 종류가 달라진다는 것이 인상 깊었다. 그래서 지가에 관해 더 ..
인공지능 , 머신러닝 , 딥러닝의 개념 CONTENTS 인공지능의 개념 머신러닝 ( 기계학습 ) 의 개념 1) 머신러닝의 정의 2) 머신러닝의 종류 a. 지도학습 b. 비지도학습 c. 강화학습 인공신경망의 개념 딥러닝의 개념 1. 인공지능의 개념 인공지능 (AI, Ar..
코드없이 머신러닝 맛보기 기계학습 Machine learning 기계를 학습시켜서 인간의 판단을 위임하기 위해 고안된 기술 결정에 애를 먹는 다양한 변수가 현실세계에는 존재하며 이를 해결하기 위해 통계 와 기계화 를 통해 해결하려고 해왔다 . 전염병에 걸렸는지 판단해주..
머신러닝 기술과 투자사례 □ 인공지능의 개념 ― 1956년 다트머스대 교수 McCarty가 ‘인공지능’용어 처음사용 ― ‘인간처럼 행동하는 시스템’으로 정의하는 경우가 많음 □ 인공지능은 머신러닝을 통해 가능 ― 1959년 IBM 연구원 Samuel이 ‘머신러닝’용어 ..
머신러닝과 수율 영향인자 분석하기 제조 과정에서 수율을 영향을 주는 다양한 인자가 있습니다. 이러한 인자들은 제조 산업의 특성과 제품의 종류에 따라 다를 수 있지만, 일반적으로 다음과 같은 요소들이 수율에 영향을 미칩니다: 원자재 품질: 제조 과정에서 사용되는 원자재의..
과목명: 미래도시계획특론 주제: 머신러닝, ?K러닝 활용사례를 찾기 및 사업제안서 목차 [머신러닝, 딥러닝 사례 찾기] I. 서론 II. 본론 1_머신러닝과 딥러닝의 개념 1) 머신러닝 2) 딥러닝 2_머신러닝, 딥러닝 활용 사례 1) 일반적 사례 2) 부동산 관련 사..
0.5. 모니터링 및 데이터 분석에 사용되는 언어0.5.1. Python다양한 종류의 처리 및 분석 방법을 제공하고 빠른 아이디어 구현에 도움을 주는 언어를 기반으로 모니터링 및 데이터 분석의 전처리를 지원한다 Python.0.5.2. ScalaJVM( ) Scala ..
“품질관리 전문교육(최초)”과제 주제: 인공지능, 머신러닝, 딥러닝 기술의 차이점을 기술하고, 대표적인 서비스/제품의 예시(출시연도 포함)를 한 가지 이상 작성하고, AI Timeline에서 대표적인 이벤트를 5가지 이상 열거하시오 -목차- Ⅰ.서론 Ⅱ.본론 1.인공지..
표본공간(Sample space) : 모든 발생 가능한 경우의 집합(set) 사건(Event) : 표본공간의 부분집합확률 변수 : 확률적으로 값이 정해지는 변수이며 주사위를 예로 들었을 때 주사위 값을 확률 변수라고 할 수 있다.중심 극한정리 : 표본의 크기가 커질수록..
소프트뱅크의 플랫폼 1. 사물인터넷, 빅테이터, 인공지능이 서로 어떻게 연관되어 IoT 플랫폼을 형성하는지를 설명하세요. 모든 사물은 사람을 위해 존재한다. 기존에 사물들은 사람의 편의를 수동적으로 충족하였다. 수단적인 성격으로 사용자들을 도왔으며, 사용자들의 주체적 ..
머신러닝(기계학습) 1. 정의 - 데이터를 이용하여 데이터 특성과 패턴을 학습하여, 그 결과를 바탕으로 미지의 데이터에 대한 미래결과(값, 분포)를 예측하는 것 - 기계(컴퓨터)가 일일이 코드로 명시하지 않은 동작을 데이터로부터 학습하여실행할 수 있 도록 하는 알고리즘..