|
학습이론의 잠재학습이론
Ⅴ. 교수학습이론의 신경망학습이론
Ⅵ. 교수학습이론의 정보처리학습이론
1. 정보처리 이론의 정의
2. 정보처리 이론 학습의 기본 가정
1) 감각 등록기
2) 작동 기억과 단기 기억
3) 장기 기억
3. 지식의 성격
|
|
|
학습이론의 통찰이론
Ⅴ. 인지주의학습이론의 기호형태학습이론
1. 인지적 측면, 거시적 행동을 강조
2. 미로
3. latent learning - 수행으로 전환되지 않은 학습
1) 제 1집단
2) 제 2집단
3) 제 3집단
Ⅵ. 인지주의학습이론의 신경망학습이론
|
|
|
신경망을 학습시킨 결과이다. 이때 학습율은 일반적으로 많이 사용되는 0.03, 활성화함수는 Tanh를 사용했고 정규화는 설정하지 않았다. batch size를 5로 했는데 batch size 24로 했을 때에는 학습속도는 더 느렸고 test loss와 trainning loss 값을 비교해도
|
|
|
신경망을 학습시킨 결과이다. 이때 학습율은 일반적으로 많이 사용되는 0.03, 활성화함수는 Tanh를 사용했고 정규화는 설정하지 않았다. batch size를 5로 했는데 batch size 24로 했을 때에는 학습속도는 더 느렸고 test loss와 trainning loss 값을 비교해도
|
|
|
학습시간도 오래 걸린다. 배치 사이즈는 한 번에 학습시킬 데이터 수를 의미한다.
하이퍼파라미터를 결정하고 시행한 결과값에서 Test loss는 검증 데이터를 신경망에 넣었을 때 오차값, Training loss는 훈련 데이터에 대한 오차값이다. 학습이 진
|
|
 |
신경망
4. 모형의 평가
10강. CRM전략의 수립
1. 고객전략으로서의 CRM
2. 전사적 crm 전략수립단계
3. CRM 프로세스 전략 프레임워크
11강 CRM 중심의 마케팅 전략
1. 기존 마케팅 vs CRM 중심의 마케팅
2. 캠페인 관리
3. 로열티 프로그램
4. 이
|
|
 |
AI 모델은 복잡한 신경망 구조를 기반으로 학습되므로, 평가 결과에 대한 해석이 어려운 경우가 많다. 이는 금융기관 및 감독 기관이 AI 모델의 결정 과정을 검토하는 데 한계를 초래할 수 있다.
③ 데이터 품질 및 보안 문제
AI 신용평가 모델
|
|
 |
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
|
|
 |
학습에 영향을 미치지 않도록 했습니다.
두 번째 문제는 예측 성능의 저조였습니다. 처음 모델을 훈련시키고 예측을 해본 결과, 예측 정확도가 매우 낮았으며, 모델이 교통 패턴을 정확히 반영하지 못하는 문제가 발생했습니다. 저는 기존의
|
|
 |
싶습니다. 앞으로 지속적인 자기 계발과 업계 트렌드에 대한 학습을 통해 AI 기술 전문가로 성장하고, 회사의 목표 달성에 기여하겠습니다. 1. 지원 동기
2. 성장 과정
3. 성격의 장단점
4. 직무 연관 역량 또는 경험
5. 입사 후 포부
|
|
메뉴펼치기
