Ⅰ. 개요
텍스트의 통화성은 보그란데와 드레슬러(Beaugrande & Dressler 1981:8-38)로 대표되는 텍스트성의 일곱 가지 기준을 통해 판별할 수 있다. 그 일곱 가지 기준은 언어적 요인으로 텍스트적 요인인 응결성(cohesion)와 응집성(coherence), 텍스트 생산자와 수용자 사이의 심리적 요인을 일컫는 의도성(intentional
앙상블 평균과 MD의 시간 평균이 동일!
1959년 - 미국 브룩해번 국립 연수고의 Vinyard
고체 구리 결정의 radiation damage의 cascade simulation
1964년 - 미국 아르곤 국립 연구소의 Rahman
실제 액체 아르곤에 가까운 system simulation (최초의 연속 potential에 대한 simulation)
1967년 - 프랑스 Orsay
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. 알고
앙상블 방법을 제안하였다. 앙상블이란 여러 개의 분류기들의 집합으로, 각각의 분류기를 서로 다른 학습데이터로 훈련을 시키고, 학습된 분류기들의 결과들을 결합하는 방법을 말한다. 이 방법은 한 명의 전문가보다는 여러 전문가의 견해를 듣고 판단을 하는 것이 도움이 더 되듯, 서로 다른 여러 개
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)
생성형 AI의 발전과 데이터마이닝 기법