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러닝의 통계적이해, 방송통신대학교출판문화원.
이영호(2020), 2020 모두의 인공지능 with 파이썬, 길벗.
천인국(2020), 인공지능 : 파이썬으로 배우는 머신러닝과 딥러닝, 인피니티북스. 1. 다층신경망의 학습과정을 정리하시오. (6점)
2. Teachab
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러닝의 통계적이해, 방송통신대학교출판문화원.
이영호(2020), 2020 모두의 인공지능 with 파이썬, 길벗.
천인국(2020), 인공지능 : 파이썬으로 배우는 머신러닝과 딥러닝, 인피니티북스.
https://chat.openai.com/ 1. Teachable Machine을 이용하여 자신의 머
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러닝의 통계적이해, 방송통신대학교출판문화원.
이영호(2020), 2020 모두의 인공지능 with 파이썬, 길벗.
천인국(2020), 인공지능 : 파이썬으로 배우는 머신러닝과 딥러닝, 인피니티북스.
https://chat.openai.com/ 1. Teachable Machine을 이용하여 충분한 데
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업은 머신러닝을 활용해 고객 행동 분석, 시장 동향 예측, 사기 탐지, 추천 시스템 구축 등 다양한 응용 분야에서 효율성을 높이고 있다.
(2) 머신러닝의 주요 학습 유형
①지도 학습(Supervised Learning)
입력 데이터와 해당 출력 데이터(레이블)가
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머신러닝의 3가지 유형, 사니예 알래이베이, 헬로티, 2020.03.26
https://www.hellot.net/news/article.html?no=51384
신호철(Ho-Cheol Shin),and 허철무(Chul-Moo Heo). \"빅데이터 기반 머신러닝 기법을 활용한 소비자유형 분석 및 군집화에 관한 연구: 고객 리뷰평점 중
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머신러닝 37
데이터 분석 도구와 소프트웨어 37
? 통계분석 도구 소프트웨어에 대한 대학원 학위과정 입시문제 40
? 통계분석 학술이론에 대한 지식검증 기출문제 46
기초 이론과 개념: 46
회귀 분석 및 모델링: 46
가설 검정과 추론: 47
데이
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계발
저는 라인플러스에서의 업무를 시작하는 즉시 머신러닝과 광고 기술에 대한 이해도를 한층 심화할 계획입니다. 특히, LINE Ads가 보유한 대규모 사용자 행동 데이터와 광고 집행 데이터를 심도 있게 분석해, 실제 현장에 적용 가능한 모델
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있습니다.
4) 딥러닝과 머신러닝의 차이점은 무엇인가요?
답변: 머신러닝은 데이터에서 패턴을 학습하여 예측 모델을 생성하는 기술이며, 딥러닝은 인공신경망(ANN)을 활용하여 보다 복잡한 패턴을 학습하는 머신러닝의 하위 개념입니다. 딥
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술에 대해 배울 수 있었습니다.
2) 머신러닝 기반의 악성코드 탐지 시스템 개발
Github: https://xxxxxxxxxxxxxxx
개발 기간: 2022.09 ~ 2022.12
역할: Researcher
설명: 이 프로젝트는 머신러닝을 이용하여 악성코드를 탐지하는 시스템을 개발하는 것이 목표였
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다양한 머신러닝 기법의 기본 원리를 익히고, 이론적 근거에 대한 관심을 더욱 키울 수 있었다.
대학원 과정에서는 ‘고급 수리통계학’, ‘고차원 통계학’, ‘머신러닝 이론’, ‘베이즈 추론’ 등의 과목을 추가로 수강하여 연구 주제에
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분야에서는 ‘자동화된 머신러닝(AutoML)’과 ‘딥러닝’이 주요 트렌드로 떠오르고 있습니다. AutoML은 전문가가 아니더라도 누구나 머신러닝 모델을 구축할 수 있도록 도와주는 도구로, 데이터 분석과 모델링의 진입 장벽을 낮추고 있습니다.
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