전체 글18 감정 분석은 텍스트 이면의 감정을 결정하기 위한 알고리즘 소통이 주로 온라인으로 이루어지는 오늘날 디지털 시대에 텍스트 콘텐츠 뒤에 숨겨진 감정을 이해하는 것이 점점 더 중요해지고 있습니다. 인공지능(AI)의 등장은 감정 분석 분야에 혁명을 일으켜 텍스트로 표현된 감정을 정확하게 감지하고 해석할 수 있는 정교한 알고리즘의 개발을 가능하게 했습니다. 감정 분석은 감정 분석, 고객 피드백 분석, 정신 건강 평가 등을 포함한 광범위한 응용 분야에 상당한 잠재력을 가지고 있습니다. 디지털 정보화 시대에서 인간의 감정을 이해하고 해석하는 방식에 혁명을 일으키면서, 인공지능 알고리즘이 감정이나 텍스트 뒤의 감정적 맥락을 결정하는 데 어떻게 사용되고 있는지 확인할 것입니다. 1. 감정 분석의 기초 이해 감정 분석 또는 의견 마이닝으로도 알려진 감정 분석은 텍스트 데이터에 .. 2023. 6. 30. 추천 시스템의 기본 설정과 동작에 따른 개인화된 권장 사항 제공 지금은 인터넷 시대에 맞춰 수많은 정보와 콘텐츠로 둘러싸여 있습니다. 또한 인터넷과 스마트폰이 보급되어 어디서나 언제든 필요한 정보를 쉽게 얻을 수 있는 상황이 되었습니다. 그러나 그만큼 정보의 양도 많아졌기 때문에 어떤 정보를 선택해야 할지 결정하는 것에 어려움을 겪게 되었습니다. 이런 상황에서 추천 시스템은 사용자의 선호도와 행동에 따라 개인화된 추천을 사용자에게 제공하는 알고리즘입니다. 추천 시스템은 온라인 쇼핑, 소셜 미디어 및 음악 스트리밍을 포함한 다양한 영역에서 사용됩니다. 1. 추천 시스템의 개념 추천 시스템은 사용자가 원하는 콘텐츠를 빠르게 찾을 수 있도록 도와주는 기술입니다. 이를 위해 추천 시스템은 다양한 데이터와 알고리즘을 활용합니다. 사용자의 과거 행동이나 데이터를 분석하여 그들의.. 2023. 6. 29. 의사 결정 트리 결정과 트리와 같은 구조 의사 결정 트리(Descision Tree)는 알고리즘을 사용하여 트리와 같은 구조로 가능한 결과를 나타내는 분석 도구입니다. 이 트리는 복잡한 결정 과정을 시각적으로 이해하기 쉽게 표현할 수 있는 강력한 도구로 사용되고 있습니다. 의사 결정 트리 알고리즘의 기본 개념과 구조, 그리고 이를 통해 얻을 수 있는 장점들에 대해 알아볼 수 있습니다. 1. 의사 결정 트리의 개념 의사 결정 트리는 데이터를 분석하여 트리와 같은 구조로 나타내는 알고리즘입니다. 이 트리는 분기점(노드)과 결정으로 표현되며, 분석하고자 하는 데이터의 특징과 목표에 따라 적절한 분기점과 결정을 만들어 나갑니다. 이를 통해 각 분기점에서 다음 결정 방향을 결정할 수 있습니다. 2. 의사 결정 트리의 구조 의사 결정 트리는 최상위 노드인.. 2023. 6. 28. 임의 포리스트의 협동 학습을 통한 정확성 및 견고성 향상 기계 학습 알고리즘은 다양한 영역에서 복잡한 문제를 해결하는 데 중추적인 역할을 합니다. 의사 결정 트리는 단순성과 해석 가능성으로 인해 예측 모델을 구축하는 데 널리 사용됩니다. 그러나 개별 의사 결정 트리는 분산이 높고 예측력이 제한되는 경우가 많습니다. 이러한 한계를 해결하기 위해 임의 포리스트 알고리즘이 도입되었습니다. 임의 포리스트는 정확성과 견고성을 향상시키기 위해 여러 의사 결정 트리를 결합한 협동 학습 기술입니다. 1. 의사 결정 트리 의사 결정 트리는 일련의 if-else 조건을 기반으로 형상 공간을 분할하여 예측하는 계층 구조입니다. 의사 결정 트리는 해석하고 구현하기 쉽지만 교육 데이터를 지나치게 적합시키는 경향이 있어 보이지 않는 데이터에 대한 일반화가 제대로 이루어지지 않습니다. .. 2023. 6. 27. 이전 1 2 3 4 5 다음
