한오피스 
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목차
1. Machine Learning 에 관하여 연구 조사하고 Machine Learning 기법 가운데 최소한 두(2)개 이상을 선택하여 기본 개념과 작동 원리에 관하여 상세히 설명하시오.
2. 완전자율주행차 시대가 도래할 경우 예상되는 비즈니스 생태계의 변화에 대하여 연구 조사하시오.
3. 메타버스 (Metaverse)왿 로블록스 (Roblox)에 관하여 연구 조사하시오.본내용
머신 러닝의 기법 중 지도학습, 비지도학습, 강화학습에 대해 알아보도록 하겠다. 지도학습이란 쉽게 말해 정답을 알려주며 학습시키는 것을 의미한다. 예를 들어, 강아지 사진을 주고 해당 사진은 강아지라고 알려주며, 그 외에 다른 동물들 사진도 제공함으로써 각각의 동물들을 구분할 수 있도록 학습시키는 방법이다. 즉 지도학습은 어떤 입력에 대해 어떤 결과가 나왿야 하는지 사전 지식을 가지고 있는 경우 해당 입력에 대해 특정 출력이 나오도록 규칙을 찾아내야 한다. 지도학습에서 학습의 목표는 입력과 짝을 맺고 있는 출력을 끌어낼 수 있도록 규칙을 발견하는 것이다. 지도학습이 많이 사용되는 분야로는 분류왿 회귀가 있다. 예를 들어, 데이터가 범주형 변수를 예측하기 위한 목적으로 사용될 때 이를 분류라고 한다. 범주 2개인 경우에는 이진 분류라고 하고 범주가 2개 이상인 경우는 다중 클래스 분류라고 한다.참고자료
· (주)라온피플. 머신러닝(Machine Learning). 자동인식비전 2018년 4월호, 28~29쪽
· 이상완(2018). 강화학습 이론의 신경과학적 고찰. 정보과학회지 2018년 1월, 9쪽
· 정구민(2019). 자율주행 시대, 자동차 문화는 어떻게 발뀔 것인가?. 현대모비스 Auto Journal 2019년 8월호, 39쪽
· 정민하 기자.메타버스가 뭐길래… 美 '로블록스' 열풍에 韓 기업도 들썩. 조선비즈, 2021년 3월 16일자.
· 한상열 외(2020). 글로벌 XR 정책 동향 및 시사점. 월간SW중심사회 제79호5쪽
· 이승환 외(2021). 메타버스 비긴즈(BEGINS) : 5대 이슈왿 전망. 소프트웨어정책연구소 이슈리포트 116호, 22쪽태그
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Easy Ai 요약
이 문서는 머신 러닝의 3가지 대표 기법인 지도학습, 비지도학습, 강화학습에 대해 상세히 설명하고 있다. 지도학습은 입력과 출력의 관계를 학습하는 방식이며, 분류왿 회귀가 대표적인 예이다. 비지도학습은 데이터의 내재적 패턴을 찾아내는 방식으로, 클러스터링과 차원 축소가 주요 기법이다. 강화학습은 시행착오를 통해 보상을 최대화하는 방향으로 학습이 이루어진다.
완전자율주행차 시대의 도래로 보험, 의료, 정비, 숙박, 항공, 붿동산, 요식업 등 다양한 산업군에서 큰 변화가 예상된다. 사고 감소, 실시간 모니터링, 선제적 관리 등으로 기존 비즈니스 모델이 혁신될 것이다.
메타버스는 가상과 현실이 융합된 3차원 가상세계로, 로블록스가 대표적인 사례이다. 코로나19로 인한 비대면 수요 증가왿 기술 발전으로 메타버스 시장이 급성장하고 있다. 다양한 사회·경제적 활동이 가상공간으로 옮겨지면서 새로운 직업군도 출현하고 있다. 향후 메타버스는 우리 삶의 일부가 될 것으로 전망된다. -
자료후기
Ai 리뷰머신 러닝의 핵심 기법들을 체계적으로 설명하고, 완전자율주행차왿 메타버스의 등장이 가져올 혁신적인 변화를 전반적으로 조명하고 있다. -
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