두 모델로 구축한 머신 러닝의 적절성과 결과 비교
- 자료 유형
- 실제 탐구보고서
- 합격 정보
- KAIST 무학
- 활동 유형
- 자율활동
- 교과 과목
- 프로그래밍, 수학과제탐구, 과학과제연구
- 탐구 키워드
- 인공지능 (머신러닝, NLP 등)
2024-09-02
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내용 요약
1학년 독서 탐구 활동에서 의공학 책을 읽은 후 의학과 공학의 융합에 관심을 가지고 있었고, 로봇공학자가 되어 휴머노이드 로봇의 인공지능을 개발하고 싶은 꿈이 있어 인공지능에 대한 관심을 늘 가지고 있었음
마이크로소프트 Azure ML Studio를 이용하여 두 가지 모델로 머신 러닝을 직적 구현해보며 머신 러닝의 원리와 구축 과정을 이해하고, 두 모델을 이용하였을 때 어떤 차이가 있는지 확인하고자 함
kaggle에서 원발성 간암 환자에 대한 COVID-19의 전체 영향 예측 자료를 머신 러닝 모델 구축에 사용할 데이터로 선택하였고, 전체 데이터 중 설계에 필요하다고 생각되는 항목들만 골라서 사용함
원 데이터450개에서 데이터를 훈련용과 평가용으로 나누고, 훈련용 데이터를 이용하여 독립변수의 가중치를 구하였으며, 평가용 데이터를 이용하여 값을 예측함
두 모델이 예측한 독립변수의 가중치를 비교하교 Evaluate Model 결과를 그래프와 Accuracy, Precision, Recall을 표로 정리하여 비교 분석함
탐구 보고서 전문
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