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데이터 분석 및 머신 러닝을 위한 PCA에 대하여 PCA란 무엇인가주성분 분석(PCA)은 포함된 데이터 세트를 주성분으로 끌어들이는 관계가 없는 모여서 변환하는 데 사용되는 공유하는 방식이다. PCA는 여러 가지 특징을 가지고 있는데 , PCA를 통해 비용 절감을 할 수 있으며, 주성분은 직교적이어서 개별적으로 데이터를 주고받는 측면을 강조합니다. 또한 후반의 각 주성분은 직교성 있게 하에 지원되는 최대 방향성을 잡아낼 수 있다. PCA는 데이터 분석 및 머신 러닝에 있어 유용한 도구가 되는 수많은 이점을 제공하는데, 주요 장점은 하나의 설명으로는  감소하는 효과를 얻으려고 노력하는 수 있는 데이터 세트를 만족시키는 것이다. 이 때문에 더 많은 비용이 소요되는 고차원 데이터가 희소되기 때문에 분석하기가 어려워지는 현상이 있다. 실제 데이터 세트와 별개로.. 2025. 1. 8.
학습을 통한 발전과 개선 AI 머신 러닝-2 특성 엔지니어링 모델의 예측력을 향상할 수 있는 새로운 특성을 선택, 수정 또는 생성하는 프로세스이다. 여기에는 주성분 분석(PCA)을 사용한 차원 축소 또는 변수 간의 상호 작용 항 생성과 같은 기술이 포함될 수 있다. 모델 선택에는 문제 유형, 데이터 특성 및 사용 가능한 계산 리소스를 기반으로 적절한 기계 학습 알고리즘을 선택하는 작업이 포함되며,  일반적인 고려 사항에는 작업이 분류인지 회귀인지, 데이터 세트의 크기, 해석 가능성의 필요성이 포함된다. 모델이 선택되면 모델 교육에는 준비된 데이터를 알고리즘에 입력하여 기본 패턴을 학습하는 작업이 시작된다. 이 단계에는 모델이 보이지 않는 데이터에 대해 잘 일반화되는지 확인하기 위한 교차 검증과 같은 기술이 포함될 수 있으며, 모델 평가는 사전 정의.. 2025. 1. 7.
학습을 통한 발전과 개선 AI 머신 러닝-1 머신러닝의 기본 개념머신러닝의 중심에는 모델이 학습하는 원재료인 데이터가 있다. 데이터는 데이터베이스, 스프레드시트 등의 구조화된 형식으로 분류될 수 있으며 행과 열로 구성되어 있어 쉽게 검색하고 분석할 수 있다. 반면, 비정형 데이터에는 이미지, 오디오, 텍스트, 비디오 등 다양한 형식이 포함되어 있어 미리 정의된 구조가 부족하고 보다 정교한 처리 기술이 필요하다. 또한 반구조화된 데이터는 JSON 또는 XML과 같은 형식에서 흔히 발견되는 두 가지 요소를 결합하는데, 고품질 데이터는 모델이 정확하고 일반화 가능한 패턴을 학습할 수 있도록 보장하므로 데이터의 품질과 다양성은 ML 모델의 효율성에 큰 영향을 미친다. ML 알고리즘이 예측 또는 분류를 수행하는 데 사용하는 데이터의 개별 측정 가능한 속성 .. 2025. 1. 7.
환경을 위한 다양한 AI활용에 대하여 생물다양성 및 야생동물 보호 야생동물 보호는 생태계의 섬세한 균형을 유지하는 데 매우 중요하다. 모든 동물, 식물, 유기체는 깨끗한 공기, 비옥한 토양, 수질 정화 등 자연적인 과정을 유지하는 데 중요한 역할을 한다. 숲과 야생동물 보호를 통해 이러한 생태계를 보호하는 것은 지구를 지키는 것과 같은 행위이다.  초기 전략은 보호 지역을 조성하고 야생동물 보호법과 같은 기본 규정을 시행하는 데 중점을 두었으며, 인간 활동이 생태계를 점점 더 위협함에 따라 보다 발전된 방법이 필요하게 되었다. Animal Matters에 따르면, 매년 약 3만 종, 즉 시간당 3종씩 멸종 위기에 처하고 있어 더 나은 야생동물 보호 전략이 시급히 필요하다 말했다. 그래서 도입한 오늘날 AI는 야생동물 모니터링, 보호, 보존을.. 2025. 1. 6.
전기 및 정보통신 기술을 활용하는 전력망 스마트 그리드 스마트 그리드 이해구성 요소 및 기능본질적으로 스마트 그리드는 디지털 통신 기술을 활용하여 모든 발전원에서 전기의 수송을 모니터링하고 관리하여 최종 사용자의 다양한 전기 수요를 충족시키는 지능형 전기 네트워크를 나타낸다. 기존 그리드와 달리 스마트 그리드는 보다 상호 작용적이고 적응 가능하며 효율적 이도록 설계되어 광범위한 기술을 통합하여 기능을 향상한다.에너지 소비가 급속히 증가하고 지속 가능한 설루션에 대한 수요가 그 어느 때보다 절실한 시대에 스마트 그리드라는 개념은 에너지 인프라를 현대화하고 최적화하는 혁신적인 접근 방식으로 등장했다. 전통적인 전력망은 일상생활의 기초이지만 종종 비효율성, 취약성 및 재생 에너지원을 통합하는 데 어려움이 있었으나, 스마트 그리드는 인공 지능과 같은 첨단 기술을 활.. 2025. 1. 6.
AI 기반을 통한 농업의 발전과 전망 인공지능(AI) 기반 농업 개발 소개농업은 인간 문명의 초석이었으며, 초보적인 수작업과 기본 도구에서 정교한 기계화된 농업 관행으로 진화했다. 수세기 동안 쟁기, 관개 시스템, 녹색 혁명과 같은 발전으로 농업 생산성이 크게 증가했으며, 세계 인구가 80억을 넘어서고 기후 변화와 같은 환경적 문제가 심화됨에 따라 농업 부문은 전례 없는 압박에 직면하게 되었다. 여기에는 줄어드는 경작지에서 더 많은 식량을 생산하고, 물 부족을 관리하고, 증가하는 해충 및 질병 발생에 맞서고, 노동력 부족을 해결해야 할 필요성이 포함된다. 이러한 변혁적인 환경에서 방지하고 예방하는 이유로 인공 지능(AI)이 적용되고 있다. 전통적으로 농업은 인간의 노동, 경험적 지식, 비교적 단순한 기술 도구에 크게 의존해 왔다. 농부들은 .. 2025. 1. 5.

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