"Data Sparsity"의 검색결과 입니다.

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"Data Sparsity" 검색결과 1-9 / 9건

Similarity Measure based on Utilization of Rating Distributions for Data Sparsity Problem in Collaborative Filtering (Similarity Measure based on Utilization of Rating Distributions for Data Sparsity Problem in Collaborative Filtering)

한국컴퓨터정보학회 이수정

논문 | 8페이지 | 무료 | 등록일 2025.04.12 | 수정일 2025.05.09

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추천 시스템을 위한 단계적 평가치 예측 방안 (A Stepwise Rating Prediction Method for Recommender Systems)

한국인터넷방송통신학회 이수정

논문 | 6페이지 | 무료 | 등록일 2025.07.11 | 수정일 2025.07.19

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통합 평가치 예측 방안의 협력 필터링 성능 개선 효과 (The Effect of an Integrated Rating Prediction Method on Performance Improvement of Collaborative Filtering)

한국인터넷방송통신학회 이수정

논문 | 6페이지 | 무료 | 등록일 2025.07.11 | 수정일 2025.07.19

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지역 도서관을 위한 도서 추천 인공 신경망 모델 (An Artificial Neural Network for Local Library’s Book Recommender System)

한국정보기술학회 최혜봉

논문 | 10페이지 | 무료 | 등록일 2025.04.28 | 수정일 2025.05.15

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추천 시스템에서의 데이터 임퓨테이션 분석 (Analysis of Data Imputation in Recommender Systems)

한국정보과학회 이영남, 김상욱

논문 | 5페이지 | 무료 | 등록일 2025.05.25 | 수정일 2025.05.27

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판매자 표지

정보통신망4A 기계학습 Machine Learning에 관하여 조사하여 설명하고 기계학습을 위해 활용될 수 있는 정보통신 기술에 관하여 서술하시오00

다. 이로 인해 데이터 프라이버시와 보안 문제가 발생할 수 있으며, 모델이 개인 정보를 노출하거나 악의적인 공격에 취약해질 수 있다.-희소성(Sparsity): 특히 고차원 데이터 ... 과 관련하여 오늘의 날씨를 인공지능의 기계학습을 통하여 질문한 결과 정확하게 날씨를 예측하고 말하는 것을 직접 체험하였다. 기계학습의 원리는 결국 인공지능의 빅데이터 내에 축적 ... 를 검색할 경우 다양한 데이터 저장을 통하여 신속하게 그 정보를 제공해 주는 장점이 있다. 이 장에서는 정보통신망4A 기계학습(Machine Learning)에 관하여 조사하여 설명

방송통신대 | 7페이지 | 7,000원 | 등록일 2024.03.24

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사용자 기반 협력 필터링을 위한 시간 맥락을 반영한 자카드 계수 (Jaccard Index Reflecting Time-Context for User-based Collaborative Filtering)

한국컴퓨터정보학회 이수정

논문 | 8페이지 | 무료 | 등록일 2025.06.23 | 수정일 2025.06.27

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포스텍 인공지능대학원 자기소개서 연구계획서

적용 사례를 긴밀히 연결하며 설득력 있는 지원동기를 제시하였습니다. ▣ SHAP 기반 이상탐지 시스템 구현, 의료 데이터를 활용한 설명 시각화 전략, 사람-기계 간 상호작용을 고려 ... )를 적용하여 각 특성(feature)이 예측에 기여하는 정도를 시각화한 경험이 있습니다. 해당 프로젝트는 스마트 팩토리 센서 데이터를 기반으로 한 것이었지만, ‘이 설명 기법을 의료 ... 어, 심전도 데이터나 흉부 엑스레이를 기반으로 한 의료 예측 AI를 대상으로, 환자나 의료진이 이해할 수 있는 설명을 생성하는 시스템을 개발하고자 합니다. 또한 설명 가능

자기소개서 | 4페이지 | 5,000원 | 등록일 2025.04.01

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데이터마이닝 분석기법 사례조사 - 의사결정나무와 딥러닝

듯이, Sparsity란 히든 레이어의 활성함수의 결과값을 대부분 0을 출력하도록 만드는 조건이다. Autoencoder를 사용하는 목적은 데이터를 찾아내는 것이므로 유의미한 결과를 내려면다. ... 의사결정나무(Decision Tree)정의의사결정나무란, 한 번에 설명변수를 하나씩 사용하여 데이터 간에 존재하는 패턴을 예측 가능한 규칙들의 조합으로 나타내는 알고리즘이 ... 들에 비해 과정을 쉽게 이해할 수 있다. 초기 지점은 뿌리마디(Root Node)라 하며 분기가 거듭될수록 그에 해당하는 데이터의 개수는 줄어든다. 한 번 분기때마다 변수 영역

Non-Ai HUMAN
| 리포트 | 6페이지 | 1,000원 | 등록일 2019.11.30

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