분야
hwpⅡ. 본론
1. 기계학습(Machine Learning)이란
1) 기계 학습의 개념 및 배경
2) 기계 학습의 원리
(1) 지도 학습
(2) 비지도 학습
(3) 강화 학습
3) 기계 학습의 필요성
2. 기계학습을 위해 활용될 수 있는 정보통신 기술
1) 백스캐터 통신
2) V2X 통신
3) 무인기 통신 채널
4) 기록 텍스트 자동분류
5) 기지국 데이터
3. 시사점
Ⅲ. 결론
참고문헌
기계학습은 기계 설계 분야에서 효과적으로 적용될 수 있는 인공지능의 한 분야이다. 인공지능의 연구 역사는 ‘추론'에서 ‘지식'으로, 또‘학습'으로 이어지는 자연스럽고 분명한 발전의 길을 지향해 왔다. 기계학습은 인공지능으로 기계 설계 및 시스템진단을 실현할 수 있는 효과적 수단이다. 기계학습은 최근 30여 년 동안 이미 하나의 다분야 교차학문으로 발전하여 확률론, 통계학, 볼록 분석, 계산 복잡성 이론 등 여러 학문 분야의 융합을 기반으로 한다. 기계학습 이론은 주로 컴퓨터가 스스로 ‘학습'할 수 있도록 알고리즘을 설계하고 분석하는 것이다. 기계학습 알고리즘은 데이터를 자동으로 분석하여 규칙을 얻고, 미지의 데이터를 법칙을 이용하여 예측하는 알고리즘이다. 학습 알고리즘은 통계학 이론을 많이 다루기 때문에 기계학습은 추정통계학과 특히 밀접하게 연결되어 통계학습 이론이라고 한다. 알고리즘 설계에서 기계학습이론은 실현 가능한 효과적인 학습 알고리즘을 기반으로, 다중 추론 문제를 해결하여 쉽게 처리할 수 있는 근사 알고리즘을 개발하는 것이다. 머신러닝은 데이터 마이닝, 컴퓨터 비전, 자연어 처리, 생체인식, 검색엔진, 의학 진단, 카드 사기 탐지, 증권시장 분석, DNA 시퀀스, 음성·손 글씨 인식, 전략게임, 로봇 등에 활용되고 있다. 따라서 본론에서는 기계학습(Machine Learning)에 관하여 조사하여 설명하고 기계학습을 위해 활용될 수 있는 정보통신 기술에 관하여 서술해 보겠다.
서용호(2019) 기계학습을 활용한 개인정보 식별율 향상에 관한 연구, 석사학위논문, 숭실대학교 대학원.
이동근(2018) 기계학습 기반의 악성코드 탐지기법 분석, 석사학위논문, 순천향대학교 대학원.
김판준. (2016). 기계학습에 기초한 자동분류의 성능 요소에 관한 연구. 정보관리학회지.
변미리?서우석. (2011) 도시 거리의 주간활동인구 측정과 해석: 서울시 유동인구조사 사례. 한국조사연구학회.
김형관, 유진은(2020). ICILS 2018 컴퓨터?정보 소양 예측 변수 탐색: glmmLasso를 통한 다층모형에서의 변수 선택. 교육과학연구.
| 개설학과 | 컴퓨터과학과 | 개설학년 | 4학년 |
| 교과목명 | 정보통신망 | ||
| A형 | 기계학습(Machine Learning)에 관하여 조사하여 설명하고 기계학습을 위해 활용될 수 있는 정보통신 기술에 관하여 서술하시오. | ||
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