머신러닝 이진 분류 모델의 학습 인자 파악
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- 실제 탐구보고서
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- 이화여대 물리
- 활동 유형
- 세부능력 및 특기사항
- 교과 과목
- 프로그래밍, 수학과제탐구, 과학과제연구
- 탐구 키워드
- 인공지능 (머신러닝, NLP 등), 코딩
2024-09-02
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내용 요약
인공지능 교과목을 통해 머신러닝의 중요성이 커지고 있으며, 이에 대한 기본적인 이해와 심화 지식을 습득해야 한다고 판단함. 따라서 4차산업혁명과 인공지능의 활용성에 대한 조사를 진행함
머신러닝의 기초 이론을 학습하고, 여러 알고리즘의 작동 원리를 조사하고, 인공지능을 실제로 체험해보고자 pima-indian 데이터를 통해 이진 분류 모델을 코딩함
코딩 과정에서 데이터 전처리, 연산자, 세트 크기 조정 등의 코드들을 학습함. 주요 데이터 세트를 사용하여 모델을 훈련시키고, 결과를 평가함
what if를 통해 데이터의 특정 벡터값을 변화시키며 인공지능의 학습 양상 및 가중치를 파악함
파악한 바를 바탕으로 인공지능의 실질적 적용 예와 기술적 도전 과제를 이해했고, 머신러닝 기술의 발전 가능성과 향후 연구 방향에 대한 영감을 얻음
탐구 보고서 전문
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