딥러닝을 활용한 기상시간과 국어 점수의 상관관계
- 자료 유형
- 실제 탐구보고서
- 합격 정보
- KAIST 무학
- 활동 유형
- 세부능력 및 특기사항
- 교과 과목
- 확률과통계, 프로그래밍, 수학과제탐구
- 탐구 키워드
- 인공지능 (머신러닝, NLP 등)
2025-02-25
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내용 요약
’컴퓨터과학이 여는 세계’를 읽고, 데이터를 처리하는 방법 중 선형 회귀를 배우게 됨. 모의고사 국어 점수와 기상시간에 선형적 상관관계가 있을 지 궁금하여 이를 주제로 잡게 됨.
선형 회귀를 이해하기 위한 기초적인 지식을 쌓기 위해, 인터넷의 선형 대수학 영상을 찾아보며, 기본적인 선형 대수학적 지식을 쌓음.
선형 대수학적으로 접근하는 선형 회귀와 딥러닝의 관점으로 접근하는 선형 회귀를 파악하고, 어느 정도 이해하고, 선형 회귀를 이용하는 딥러닝 모델을 찾음
설문조사를 거쳐, 국어 모의고사 점수와 기상 시간의 데이터 셋을 모집함.이를 찾은 딥러닝 모델을 이용하여 상관관계의 선형 함수를 찾게 됨.
고등학교 때 배운 기본적인 대수학적 관점에서 벗어나, 선형 대수학적 관점으로 문제를 바라보는 태도를 배우고 이를 생기부에 강조함. 이후 내용은 대학에서 배우고 싶다는 점을 어필함.
탐구 보고서 전문
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