생성형 AI와 데이터마이닝 기법의 발전에 관한 보고서 다운로드 안내
통계 데이터과학과 ~닝 기법의~.hwp 파일정보
통계 데이터과학과 4 데이터마이닝 1. 최근 생성형 AI에 관한 관심이 고조되고 있다. 생성형 AI는 많은 양의 데이터의 축적과 학습(learning)에 토대를 두고 있다. 생성형 AI의 발전과 데이터마이닝 기법의~.hwp
📂 자료구분 : 방송통신 (기타)
📜 자료분량 : 9 Page
🔤 파일종류 : hwp 
📦 파일크기 : 212 Kb
통계 데이터과학과 ~이터마이닝 기법의~ 자료설명
이 자료는 최근 생성형 AI에 대한 관심이 증가하고 있는 추세를 보여주며, 생성형 AI의 발전과 데이터마이닝 기법의 관련성에 대해 다루고 있습니다. 데이터의 축적과 학습을 기반으로 한 생성형 AI 기술은 현재 많은 주목을 받고 있으며, 데이터마이닝 기법과의 융합을 통해 더 나은 결과를 얻을 수 있는 가능성도 제시하고 있습니다. 이 자료를 통해 생성형 AI와 데이터마이닝의 상호작용에 대해 더 깊이 이해할 수 있을 것으로 기대됩니다.
생성형 AI와 데이~고서 다운로드 안내 자료의 목차
1. 최근 생성형 AI에 관한 관심이 고조되고 있다. 생성형 AI는 많은 양의 데이터의 축적과 학습(learning)에 토대를 두고 있다. 생성형 AI의 발전과 데이터마이닝 기법의 연관성 유무를 판단하고 그 근거를 기술하시오. 단, 필자의 생각을 독창적으로 기술하시오. (6점)
2. 와인품질 데이터에 로지스틱 회귀모형을 적합하고자 한다. 과거의 분석 경험을 통해 alcohol 변수와 sulphates 두 변수가 매우 중요한 변수라는 것이 밝혀졌다고 하자. ① 이 두 변수만을 입력변수로 하여 와인 품질을 예측하는 로지스틱 회귀모형을 적합하시오. 또한, 이 적합 결과를 교재의 ② 전체 변수를 모두 넣고 분석한 결과 및 ③ 변수 선택을 하여 몇 개의 변수만 선택하고 분석한 결과와 비교하시오. (6점)
3. 입력변수와 목표변수가 모두 범주형인 어떤 데이터의 두 입력 변수 X1과 X2는 1, 2, 3 등 세 가지 값을 갖고, 목표변수는 Y=1, Y=2의 2개의 범주를 갖는다고 할 때, 각 집단별로 X1과
본문내용 (통계 데이터과학과 ~닝 기법의~.hwp)
1. 최근 생성형 AI에 관한 관심이 고조되고 있다. 생성형 AI는 많은 양의 데이터의 축적과 학습(learning)에 토대를 두고 있다. 생성형 AI의 발전과 데이터마이닝 기법의 연관성 유무를 판단하고 그 근거를 기술하시오. 단, 필자의 생각을 독창적으로 기술하시오. (6점)
2. 와인품질 데이터에 로지스틱 회귀모형을 적합하고자 한다. 과거의 분석 경험을 통해 alcohol 변수와 sulphates 두 변수가 매우 중요한 변수라는 것이 밝혀졌다고 하자. ① 이 두 변수만을 입력변수로 하여 와인 품질을 예측하는 로지스틱 회귀모형을 적합하시오. 또한, 이 적합 결과를 교재의 ② 전체 변수를 모두 넣고 분석한 결과 및 ③ 변수 선택을 하여 몇 개의 변수만 선택하고 분석한 결과와 비교하시오. (6점)
3. 입력변수와 목표변수가 모두 범주형인 어떤 데이터의 두 입력 변수 X1과 X2는 1, 2, 3 등 세 가지 값을 갖고, 목표변수는 Y=1, Y=2의 2개의 범주를 갖는다고 할 때, 각 집단별로 X1과
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