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기존의 컴퓨터 프로그램과 머신러닝의 차이점(최종)

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회귀 분석은 이러한 종속변수와 독립변수 간의 관계를 모델링하는 것입니다

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3313 박범구 인공지능

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야호

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기존 컴퓨터 프로그램과 머신러닝의 차이점

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h

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3412 서현영 인공지능

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인간 상호간의 대화처럼 자연스러운 대화가 가능하다는 장점 

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인간 상호간의 대화처럼 자연스러운 대화가 가능하다는 장점 

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터넷에 돌아다니는 잘못된 정보를

사실로 인식해 답변을 하는 셩우가 있음

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검색시간 빠름
효율적인 업무 가능

전문성 떨어짐
원하는 답변을 얻기 힘듬

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머신러닝 : 경험을 통해 자동으로 개선하는 컴퓨터 알고리즘의 연구이다. 
인공지능의 한 분야로 간주된다. 컴퓨터가 학습할 수 있도록 하는 알고리즘과 기술을 개발하는 분야이다. 
가령, 기계 학습을 통해서 수신한 이메일이 스팸인지 아닌지를 구분할 수 있도록 훈련할 수 있다.
컴퓨터 프로그램 : 컴퓨터에서 실행될 때 특정 작업을 수행하는 일련의 명령어들의 모음이다.
특정 문제를 해결하기 위해 처리 방법과 순서를 기술하여 컴퓨터에 입력되는 일련의 명령문 집합체이며
대부분의 프로그램은 실행 중에 사용자의 입력에 반응하도록 구현된 일련의 명령어들로 구성되어 있다.

컴퓨터 프로그램은 개발자가 명시적으로 작성한 코드로 동작하며, 머신러닝은 데이터로부터 학습하여 예측을 수행하는 모델을 개발하는 기술입니다.
머신러닝은 데이터의 양과 질에 따라 예측 능력이 변하며, 컴퓨터 프로그램보다 일반화와 자동화 측면에서 더 많은 유연성을 제공할 수 있습니다.

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3411 배성근 인공지능

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3412 서현영 인공지능

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3403 권지성(4) 인공지능과 미래사회

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3418 이준민 인공지능과 미래사회

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우선 종족변수란 분석하려는 현상의 결과물 또는 결과를 나타내는 변수이다

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분류 ( 주어진 데이터를 사전 정의된 클래스로 분류하는 머신러닝 기법 )

종속변수 : 예측하려는 클래스의 레이블
- 클래스:분류 작업에서 각각의 범주 또는 레이블을 나타내는 것
- 레이블:데이터 포인트가 어떤 클래스 또는 범주에 속하는지를 식별하는 표시나 텍스트
- 데이터 포인트:머신러닝에서 분석하는 데이터의 개별적 단위
독립변수 : 주어진 데이터의 속성이나 특징

=> 두 변수  간의 관계를 학습하여 새로운 데이터의 클래스를 예측

사례
1. 스팸 메일 필터링
- 종속변수:스팸여부(스팸/정상)
- 독립변수:이메일의 제목, 내용, 발신자 정보 등
2. 의료진단
- 종속변수:질병 여부(양성/음성)
- 독립변수:환자의 검사결과, 생체 신호 등

질문
- 1) 머신러닝 기법 중 분류의 의미를 종속변수와 독립변수를 사용하여 설명하고, 분류방법을 적용할 수 있는 사례를 2가지 이상 알려줘.
- 2) 3줄 요약 해줘.
- 3) 클래스에 대해 알려줘.
- 4) 레이블에 대해 알려줘.
- 5) 데이터 포인트에 대해 알려줘.

Chat GPT의  장단점
-장점:빠르다.
-단점:출처를 정확히 알 수 없다.

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머신러닝에서 회귀는 종속변수와 독립변

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머신러닝에서 회귀는 종속변수와 독립변수 간의 관계를 모델링하는 기법을 말합니다. 종속변수는 예측하려는 대상 변수이며, 독립변수는 종속변수에 영향을 미치는 변수입니다. 회귀 분석은 이러한 독립변수들과 종속변수 사이의 관계를 수학적 모델로 나타내어, 독립변수의 변화가 종속변수에 어떤 영향을 미치는지 예측하는 과정입니다. 이 모델은 데이터를 학습하여 새로운 입력값에 대한 예측을 수행할 수 있습니다.

1. 경제학: 경제학에서 주택 가격 예측을 들 수 있습니다. 주택 가격은 다양한 요인에 의해 결정되는데, 이러한 요인들을 독립변수로 사용하여 주택 가격을 예측하는 회귀 모델을 구축할 수 있습니다. 면적, 위치, 주변 시설 등이 독립변수가 될 수 있으며, 이를 통해 주택 가격의 변동을 설명하고 예측할 수 있습니다.

2. 의학: 의학 분야에서 환자의 연령, 성별, 건강 지표 등을 독립변수로 사용하여 질병 발생 가능성을 예측하는 경우가 있습니다. 예를 들어, 심장병 발생 위험을 예측하는 모델은 여러 심장 건강 지표를 독립변수로 활용하여 환자 개개인의 심장병 발생 가능성을 예측하는데 활용될 수 있습니다.

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[주제1]인공지능, 머신러닝, 딥러닝의 의미를 설명하고, 관계를 그림(벤다이어그램)으로 표현하세요

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[주제1]인공지능, 머신러닝, 딥러닝의 의미를 설명하고, 관계를 그림(벤다이어그램)으로 표현하세요

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[주제2]기존의 컴퓨터 프로그램과 머신러닝의 차이점을 설명하세요

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[주제2]기존의 컴퓨터 프로그램과 머신러닝의 차이점을 설명하세요

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[주제3]머신러닝의 종류 중 회귀의 의미를 설명(종속변수와 독립변수를 사용하여 설명)하고, 회귀 방법을 적용할 수 있는 사례를 2가지만 쓰세요.

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[주제3]머신러닝의 종류 중 회귀의 의미를 설명(종속변수와 독립변수를 사용하여 설명)하고, 회귀 방법을 적용할 수 있는 사례를 2가지만 쓰세요.

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[주제4]머신러닝의 종류 중 분류의 의미를 설명(종속변수와 독립변수를 사용하여 설명)하고, 분류 방법을 적용할 수 있는 사례를 2가지만 쓰시오.

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[주제4]머신러닝의 종류 중 분류의 의미를 설명(종속변수와 독립변수를 사용하여 설명)하고, 분류 방법을 적용할 수 있는 사례를 2가지만 쓰시오.

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3415 오승우 인공지능 원격과제