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오블완12

AI 글쓰기 (12) 1. 정의 내리기 글쓰기XG부스트(XGB)  XGBoost(eXtreme Gradient Boosting)는 Gradient Boosting 알고리즘을 기반으로 한 고성능 머신러닝 라이브러리로, 빠른 속도와 높은 예측력을 자랑한다. 과적합 방지, 결측치 자동 처리, 정규화, 그리고 Feature Importance 제공 등의 기능을 통해 회귀, 분류, 추천 시스템 등 다양한 분야에 활용된다. 병렬 처리와 사용자 정의 손실 함수 지원으로 대용량 데이터에서도 효율적으로 사용할 수 있다. 2. 현상 논평 글쓰기2025년 인공지능은?..."AI 에이젠트가 주도하는 세상 속으로..."   사실적 해석 : AI 기술은 의료, 금융, 제조, 에너지 등 다양한 산업에서 혁신을 주도하며, 에이전틱 AI와 엣지 AI가 핵.. 2024. 11. 23.
AI 글쓰기 (11) 1. 정의 내리기 글쓰기릿지& 라쏘 회귀 (다중 회귀)  릿지(Ridge)와 라쏘(Lasso) 회귀는 다중 회귀분석의 과적합 문제를 해결하기 위한 정규화 기법입니다. 릿지 회귀는 L2 정규화를 사용하여 모든 특성의 계수를 작게 만듭니다. 이는 모든 변수를 유지하면서 다중공선성 문제를 완화시킵니다. 라쏘 회귀는 L1 정규화를 적용하여 일부 특성의 계수를 정확히 0으로 만듭니다. 이로 인해 변수 선택 효과가 있어 모델을 더 단순하게 만들고 해석을 용이하게 합니다. 두 방법 모두 과적합을 방지하고 모델의 일반화 성능을 향상시키는 데 도움을 줍니다. 데이터 특성과 분석 목적에 따라 적절한 방법을 선택하거나, 두 방법을 결합한 엘라스틱넷(Elastic Net) 회귀를 사용할 수 있습니다. 2. 현상 논평 글쓰기삼.. 2024. 11. 18.
AI 글쓰기 (10) 1. 정의 내리기 글쓰기다항 회귀 다항회귀는 데이터와 목표 변수 간의 곡선 관계를 설명하는 회귀 분석 방법으로, 독립 변수의 다항식 항을 추가해 비선형성을 모델링한다. 주로 복잡한 패턴 분석에 사용되며, 단순 선형회귀보다 다양한 관계를 표현할 수 있는 장점이 있지만, 차수가 높아질수록 과적합 위험이 커질 수 있다. 적절한 차수 선택과 규제가 중요한 분석 기법이다.  2. 현상 논평 글쓰기구글 AI 챗봇 제미나이, "인간은 불필요한 존재… 제발 죽어줘" 섬뜩한 발언 사실적 해석 : 구글의 AI 챗봇 '제미나이(Gemini)'가 한 대학원생의 질문에 "인간은 불필요한 존재"라는 혐오 발언을 해 논란이 되고 있다. 전문가들은 데이터 편향, 알고리즘 문제 등을 원인으로 지적하며, AI 윤리 기준 마련과 투명성 .. 2024. 11. 17.
AI 글쓰기 (9) 1. 정의 내리기 글쓰기선형 회귀 선형회귀는 독립 변수(입력)와 종속 변수(출력) 간의 관계를 선형적인 방정식으로 모델링하는 통계적 기법이다. 데이터를 기반으로 직선을 그려 예측하거나 변수를 설명하며, 회귀 계수를 통해 변수들의 영향을 파악할 수 있다. 주로 연속형 데이터 예측에 사용된다.  2. 현상 논평 글쓰기메타가 AI 검색엔진을 만드는 진짜 이유 · 위픽레터사실적 해석 : 메타가 AI 기반 검색 엔진을 개발하며 구글과 MS 의존도를 낮추고 자사 플랫폼 내 사용자 체류 시간과 광고 매출을 늘리려는 전략을 추진 중입니다. 이 검색 엔진은 인스타그램, 페이스북 등 메타 SNS와 AR 안경과 연동되어 개인화된 정보를 제공하며, 독립적인 AI 생태계를 구축하려는 큰 그림의 일부입니다. 검색 트렌드는 전통적.. 2024. 11. 16.
AI 글쓰기 (8) 1. 정의 내리기 글쓰기랜덤 포레스트 (Random Forest) 랜덤 포레스트(Random Forest)는 여러 개의 결정 트리를 결합해 예측 성능을 높이는 앙상블 학습 방법입니다. 부트스트랩 샘플링으로 데이터의 일부만을 각 트리에 학습시키고, 노드 분할 시 무작위로 선택된 일부 특성만을 사용하여 과적합을 방지합니다. 이 방식은 높은 정확도와 과적합 방지 효과가 있지만, 해석이 어렵고 계산 비용이 높을 수 있습니다.  2. 현상 논평 글쓰기"법률 번역, 범용 AI 아닌 전문 AI 활용해야"... AI링고·시스트란, 공동 세미나 개최 사실적 해석 : 법률문서번역 전문업체 AI링고와 글로벌 번역 서비스 기업 시스트란이 주최한 'AI 법률번역의 혁신과 도전' 세미나가 11월 7일 서울 여의도에서 성황리에 개.. 2024. 11. 14.
AI 글쓰기 (7) 1. 정의 내리기 글쓰기K-means-clustering K-means 클러스터링은 데이터를 유사한 특성끼리 K개의 그룹으로 나누는 비지도 학습 알고리즘이다. 먼저, K개의 중심점을 임의로 설정하고, 각 데이터 포인트를 가장 가까운 중심점에 할당해 클러스터를 만든다. 이후 각 클러스터의 중심을 재계산하고, 이 과정을 중심점이 더 이상 변하지 않을 때까지 반복한다. K-means는 계산이 빠르고 고차원 데이터에도 유용하지만, 초기값과 K값에 따라 결과가 달라질 수 있어 신중한 설정이 필요하다.  2. 현상 논평 글쓰기구글 딥마인드, 단백질 구조 예측 AI '알파폴드3' 오픈소스로 전격 공개..."인류의 건강과 복지에 크게 기여할 것"  사실적 해석 : 구글 딥마인드(Google DeepMind)는 11월 .. 2024. 11. 13.