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기반 머신러닝 기법을 활용한 소비자유형 분석 및 군집화에 관한 연구: 고객 리뷰평점 중심으로.\" 한국콘텐츠학회논문지 23.2 (2023): 217-231.
지도학습, 두산백과 두피디아
비지도형 기계학습, IT용어사전
강화학습, 두산백과 두피디아
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머신러닝과 딥러닝, 인피니티북스.
https://chat.openai.com/ 1. Teachable Machine을 이용하여 자신의 머신러닝 모형을 만들고 그 결과를 캡처하여 정리하시오. (8점)
2. 다층신경망의 학습과정을 ChatGPT(또는 Bard, Bing Chat 등)에서 찾고 이를 기반으로
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머신러닝과 딥러닝, 인피니티북스.
https://chat.openai.com/ 1. Teachable Machine을 이용하여 충분한 데이터(10개 이상)로 자신의 머신러닝 모형을 만들고 그 결과를 정리하시오.(8점)
2. 다층신경망의 학습과정을 ChatGPT(또는 Bard, Bing Chat 등)에 물어
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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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머신러닝과 딥러닝, 인피니티북스. 1. 딥러닝의 역사와 관련된 사건 또는 인물을 위키피디아 등을 바탕으로 정리하시오.
2. 다층신경망의 학습과정을 정리하시오.
3. http://playground.tensorflow.org/ 를 크롬으로 접속하여 분류과제(Classification)
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학습: 35
실험 계획법 36
비모수 통계 36
빅데이터와 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
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러닝)』, 교육과학사, 2021.
이종수, 『코로나 이후 세계 일류국가 어떻게 만들 것인가? (리부트40)』, 윤성사, 2021
황승우, 「코로나 19 팬데믹 시대 교육 불평등 해소 정책에 대한 비판적 고찰」, 『이화여자대학교 석사학위논문』, 2021.
하지현,
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프로세스 관점의 측정지표
평가요소
정량적 평가지표(수치적 KPI)
정서적 평가지표
(인지적 평가요소)
CRM 순환기능
분석, 기획, 실행, 학습 활동 비율
분석, 기획, 실행, 학습 활동에 대한 인지적 수준
CRM
프로세스
관계획득
고객 접촉률, 채널
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학습의 이해
2. 협동학습 모형
3. 학습장애 아동을 위한 통합의 역사
4. 학습장애아동 교육의 문제점
5. 학습장애아동의 효과적인 통합교육 지도요건
6. 선행연구 고찰
Ⅲ 연구 방법
1. 연구 대상
2. 수정적용 프로그램 및 관련
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Learning and Performance Assessment. Edmonds, WA: CATS Publications.
Barron, A.E., & Ivers, K.S. (2000). The Internet and Instruction: Activities and Ideas. Englewood, Colorado: Libraries Unlimited, Inc.
Business Intelligence (2002). The Olap Report: Database Explosion, http://www.olapreport.com/D
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니다.
또한, "머신러닝 및 인공지능" 과목에서는 지도학습, 비지도학습, 강화학습 등의 알고리즘을 구현하며 AI 기술의 기초를 익혔습니다. 특히, Python 기반의 Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch 등을 활용해 데이터를 분석하고 모델을 최적화하는 실습
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학습할 예정입니다.
기술적 역량 강화를 위해 프로그래밍 능력과 머신러닝 알고리즘 구현 실력을 지속적으로 발전시키겠습니다. Python과 관련 라이브러리뿐 아니라, 딥러닝 프레임워크인 TensorFlow, PyTorch 등을 능숙하게 다룰 수 있도록 실습 중
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학습: 131
실험 계획법 132
비모수 통계 132
빅데이터와 머신러닝 133
데이터 분석 도구와 소프트웨어 133
? 통계분석 도구 소프트웨어에 대한 대학원 학위과정 입시문제 136
? 석박사학위과정 최빈도 기초과학이론 기출문제 142
? 기출문제의
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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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러닝을 이해하는 데 중요한 역할을 했습니다. 이 과정을 통해, 단순히 알고리즘을 구현하는 것뿐만 아니라, 그 알고리즘의 수학적 배경을 이해하고 효율적으로 최적화할 수 있는 능력을 기르게 되었습니다.
꾸준히 해온 프로그래밍 학습은 단
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