1. 소개 1) 스마트 시티와 IoT(Internet of Things)의 정의스마트 시티현대 도시에서의 다양한 발생문제를 해결하고 시민들의 삶의 질의 향상을 위해 정보 및 통신 기술(ICT)을 활용하는 도시→ 다양한 센서, 네트워크, 데이터 분석을 기반으로 지능적으로 운영되는 도시를 의미IoT(사물인터넷)IoT는 사물들이 인터넷을 통해 연결되어 정보를 교환하고 상호 작용하는 기술⭐ 센서, 카메라, 액추에이터 등 다양한 디바이스들이 네트워크에 연결되어 데이터를 수집하고 분석하여 스마트 시티를 가능케 함2) 스마트 시티와 IoT가 주목받는 이유① 효율성 향상스마트 시티는 도시 인프라를 효율적으로 관리하고 시민들에게 더 나은 서비스를 제공② 환경 보호에너지 효율성과 자원 관리를 통해 환경에 대한 부담을 줄일..
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1. 소개1) 금융 분야에서의 데이터 분석과 예측의 개념- 금융 분야에서 데이터 분석은 다양한 금융 데이터를 수집, 분석하고 통찰력을 얻어 비즈니스 의사 결정을 지원하는 과정- 이는 효율적인 자원 할당, 리스크 관리, 고객 서비스 향상 등 다양한 목적으로 활용됨2) 데이터 기반의 의사 결정이 금융 분야에서의 중요성- 금융 분야에서의 의사 결정은 고도로 예측력과 전략적 통찰력 필요- 데이터 기반의 의사 결정을 통해 시장 동향, 고객 행동, 리스크 등을 정확히 파악, 효과적인 전략 수립 가능- 따라서 데이터 분석과 에측은 금융 기관의 경쟁력 확보에 중요한 역할2. 금융 데이터의 특징1) 금융 데이터의 다양성과 규모- 주식 가격, 금리, 환율, 거래 내역, 고객 정보 등 금융 데이터는 다양한 종류의 다양한 정..
1. 소개1) 의료분야에서의 인공지능의 정의와 중요성- 의료 분야에서의 인공지능은 컴퓨터 프로그램이 의학적인 작업을 수행하고, 환자 데이터를 분석하여 의사들에게 의사 결정을 지원하는 기술을 포함- 기존의 의료 서비스를 향상시키고 진단, 예방, 치료의 효율성을 높일 수 있는 기회를 제공한다.2) 인공지능이 의료 분야에 기여하는 방식- 진단과 예측: 의료 이미지를 분석하여 정확한 진단 및 질병 예측- 치료와 맞춤형 의학: 환자의 유전체 정보를 기반으로 하여 적절한 맞춤형 치료 방법 제안- 의료 로봇과 자동화: 수술 로봇 및 자동화 기술을 적용하여 의료 프로세스의 효율성 향상이러한 방식으로 인공지능은 의료 분야에서 진단 정확성 향상, 개인화된 치료 방법 제안 의료 과정의 자동화 등 다양한 측면에서 기여2. 의..
1. 소개1) 인공지능과 빅데이터의 개념💻 인공지능기계가 지능적인 작업을 수행하는 능력을 의미 * 좁은 범위의 인공지능(Narrow AI 또는 Weak AI): 특정 작업이나 도메인에서 인간과 유사한 지능을 가지고 있는 시스템ex) 음성 인식, 이미지 분류, 언어 번역과 같은 특정 작업에 특화된 AI 시스템 * 강한 인공지능(General AI 또는 Strong AI): 모든 기능이 인간과 유사하게 제작된 인공지능- 다양한 작업과 도메인에서 학습하고 적응할 수 있는 시스템을 의미- 아직까지 강한 인공지능은 구현되지 않은 상태💻 빅데이터대량의 다양한 데이터- 두 기술이 함께 결합되면 데이터를 분석하고 학습하여 지능적인 결정 가능2) 활용 분야와 중요성- 인공지능과 빅데이터는 다양한 분야에서 중요한 역..
1. 소개1) 모델 평가와 성능 측정의 개념▪ 모델 평가는 머신러닝 모델이 얼마나 잘 동작하는지를 측정하는 프로세스 ▪ 모델이 예측한 결과가 실제 데이터와 얼마나 일치하느지를 평가함으로써 이루어짐2) 모델 평가가 중요한 이유 ▪올바른 모델 평가는 모델이 실제 환경에서 얼마나 효과적으로 작동하는지를 이해하고 개선하는 데 도움 ▪ 잘못된 모델 평가는 실전에서 예측 성능을 과대 또는 과소 평가할 수 있음 ▪ 이는 비효율적인 의사 결정으로 이어짐2. 평가 지표의 필요성1) 정확도 만으로는 충분하지 않은 이유 ▪ 정확도는 모델의 성능을 평가하는 일반적인 지표 중 하나 ▪ 하지만, 클래스 불균형이나 데이터의 특성에 따라 신뢰할 수 없는 경우가 있음 ▪ 특히, 클래스의 분포가 균일하지 않거나 특정 클래스의 중요성이 ..
1. 소개1) 데이터 시각화의 개념 소개데이터를 시각적으로 표현하는 과정으로, 숫자와 통계량을 그림, 차트, 그래프 등의 형태로 변환하여 시각적으로 이해할 수 있게 만드는 것2) 데이터 시각화가 중요한 이유▪데이터 시각화를 통해 복잡한 정보를 명확하게 전달하고, 패턴이나 트렌드를 시각적으로 파악할 수 있게 함 ▪시각적인 표현은 의사 결정을 더욱 용이하게 만들며, 데이터의 의미를 빠르게 이해할 수 있도록 함 ▪조직이나 개인은 데이터로부터 통찰력을 얻고, 효과적인 전략 수립과 문제 해결에 기여2. 데이터 시각화의 중요성1) 정보 전달과 이해의 용이성 ▪데이터 시각화는 복잡한 데이터를 직관적이고 명확하게 전달 ▪그림, 차트, 맵 등의 시각적 요소를 활용하여 숫자와 통계를 이해하기 쉽게 구성 ▪일반인들도 전문적..
1. 소개1) 데이터 전처리와 정제의 개념▪ 수집된 데이터를 분석에 적합한 형태로 가공하고 정리하는 과정 ▪ 데이터 과학 및 기계 학습 프로젝트에서 핵심적인 단계 중 하나2) 데이터 전처리가 중요한 이유 ▪ 데이터는 불완전하거나 노이즈가 포함되어 있음. ▪ 전처리는 이러한 문제들을 해결하고 데이터의 품질을 향상시켜 정확하고 신뢰성 있는 분석을 하도록 하는 전 단계 작업 ▪ 잘 처리되지 않은 데이터는 모델의 성능저하는 물론 예측이나 결정에 오류가 발생 가능2. 데이터 수집과 이해1) 데이터 수집의 중요성과 목적 ▪ 데이터 수집은 데이터 과학 및 기계 학습 프로젝트의 출발점 ▪ 다양하면서도 정확한 데이터를 수집하는 것이 분석 및 모델링의 성공에 결정적 역할 ▪ 올바른 데이터 수집은 모델이 현실을 잘 반영하도..
1. 소개1) 이미지 처리와 컴퓨터 비전의 개념▪ 이미지 처리: 디지털 이미지에 대한 조작, 분석, 해석 등의 작업을 의미▪ 컴퓨터 비전: 컴퓨터를 활용한 이미지 처리로 시각적 데이터를 해석하고 이해하는 분야두 분야는 주로 컴퓨터가 시각적인 정보를 처리하여 의미 있는 결과를 도출하는 데 중점을 둔다.2) 이미지 처리와 컴퓨터 비전이 중요한 이유이미지 처리와 컴퓨터 비전은 다양한 산업 분야에서 핵심 기술로 활용된다.ex) 의료 분야: 의료 영상 분석을 통해 질병을 진단하고 치료를 지원 자율 주행 자동차 분야: 주변 환경을 인식하여 안전운전에 기여이외 보안, 생산, 엔터테이먼트 등 여러 분야에서 이미지 처리와 컴퓨터 비전 기술이 혁신적인 역할 수2. 이미지 처리의 기본 개념1) 디지털 이미지의 구..
1. 소개1) 감정 분석의 개념▪ 텍스트나 음성과 같은 데이터에서 사용자의 감정을 인식하고 분류하는 자연어 처리 기술▪ 주로 긍정, 부정, 중립과 같은 감정 카테고리로 분류▪ 감정 톤을 파악하여 의사 결정이나 사용자 경험을 개선하는 데 활용2) 감정 분석의 중요성 및 실생활에서의 활용▪ 소셜 미디어, 제품 리뷰, 고객 피드백 등 다양한 텍스트 데이터에서 사용자의 의견과 감정을 이해하는데 중요한 역할▪ 실생활에서는 감정 분석이 마케팅 전략 수립, 제품 품질 향상, 고객 서비스 개선 등 다양한 응용 분야에서 활용▪ 소비자들과 조직 간의 상호 작용을 더 효과적으로 관리할 수 있도록 함.2. 감정 분석의 기본 개념1) 감정 분석의 정의와 목적▪ 감정 분석은 텍스트나 음성 데이터에서 감정을 파악하고 해당 감정을 ..
1. 소개1) 텍스트 분류의 개념▪ 텍스트 분류는 자연어 처리 기술 중 하나이다. ▪ 주어진 텍스트를 사전에 정의된 카테고리 또는 클래스로 분류하는 작업을 의미한다. ▪ 기계가 텍스트를 이해하고 특정 주제 또는 카테고리에 할당하는 데 사용한다.2) 스팸 필터링의 중요성 및 실생활에서의 활용 ▪ 스팸 필터링은 텍스트 분류의 대표적인 응용 사례 중 하나이다. ▪ 이메일이나 메시지에서 스팸과 정상 메시지를 식별하여 사용자에게 스팸 메시지를 걸러주는 역할을 한다. ▪ 실생활에서는 스팸 필터링을 통해 이메일을 정리하고 효율적으로 사용할 수 있도록 한다.2. 텍스트 분류의 기본 원리1) 텍스트 분류의 정의와 목적▪ 텍스트 분류: 기계가 주어진 텍스트를 사전에 정의된 클래스 또는 카테고리로 분류하는 자연어 처리 작업..
