k평균 클러스터링의 수행절차(과정) 단계 설명 1 Step 클러스터링의 수 k 값를 정의 · 초기 (군집의) 중심으로 k개의 객체를 임의로 선택합니다. 2 Step 각 측정값을 클러스터에 할당 · 각 자료를 가장 가까운 군집 중심에 할당합니다. · 데이터가 분포된 공간상에 '클러스터 중심'으로 가정할 임의의 지점 k개를 선택합니다. 각 데이터는 근처에 있는 '클러스터 중심'에 할당됩니다. 3 Step 새로운 클러스터의 중심 계산 · 각 군집 내의 자료들의 평균을 계산하여 군집의 중심을 갱신(update)합니다. · 각 '클러스터 중심'을 해당 클러스터에 속한 데이터들이 평균으로 조정합니다. 4 Step 클러스터 재분류 · 군집 중심의 변화가 거의 없을 때(또는 최대 반복수)까지 단계2와 단계3를 반복합니..

legend() · legend()는 이름에서 알 수 있듯이, 여러 선이 그려진 그래프에 범례를 추가하는 함수입니다. · 범례는 그래프를 보는 사람에게 "녹색 곡선은 남자, 빨간 곡선은 여자에 대한 데이터입니다." 와 같은 내용을 알려줍니다. legend(x, y=NULL, y=NULL, legend, ...) 인자 설명 x X 좌표 x에는 좌표 대신 사전에 정의된 키워드를 지정해 범례의 위치를 정할 수도 있다. bottomright, bottom, bottomleft, left, topleft, top, topright, right, center y=NULL Y 좌표 legend 표시할 범례 ... 기타 옵션 legend(60, 5000000, c("일반인", "어린이", "청소년", "기타"), co..

가지치기 기준 가지치기는 테스트 데이터를 활용하는 방법과 전문가가 직접하는 두가지 방법이 있습니다. 방법 설명 테스트 데이터 활용 방법 · 구축된 모형에 테스트 데이터를 적용하는 방법입니다. · 테스트 데이터를 통해 도출된 모형의 예측률을 검토합니다. · 분류가 잘못될 위험이 높거나 부적절한 추론규칙을 가지고 있는 가지를 제거합니다. 전문가에 의한 방법 · 특정 분야의 전문가가 구축된 모형에서 제시되고 있는 규칙들의 타당성 검토를 수행합니다. · 타당성이 없는 규칙을 제거합니다.

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세계 최대 낙서 데이터 셋 the world's largest doodling data set 5천만개 이상의 낙서 그림 데이터셋을 머신러닝연구를 위해 구글은 오픈소스로 공유하고 있습니다. https://quickdraw.withgoogle.com/data 이 중에서 계산기 항목을 선택했습니다. 계산기를 손으로 그린 많은 이미지를 볼 수 있습니다.

과기정통부, 사람이 중심이 되는 「국가 인공지능 윤리기준」(안) 공개 · 과기정통부(과학기술정보통신부)에서 어제 발표한 "국가 인공지능 윤리기준안"입니다. · 3대 원칙 10대 세부 요건을 제시되어 있습니다. 3대 원칙인공지능 개발에서 활용에 이르는 전 과정에서 고려되어야할 기준 구분 핵심요건 인권보장 - 인공지능의 개발과 활용은 모든 인간에게 동등하게 부여된 권리를 존중하고, 다양한 민주적 가치와 국제 인권법 등에 명시된 권리를 보장하여야 한다. - 인공지능의 개발과 활용은 인간의 권리와 자유를 침해해서는 안 된다. 프라이버시 보호 - 인공지능을 개발하고 활용하는 전 과정에서 개인의 프라이버시를 보호해야 한다. - 인공지능 전 생애주기에 걸쳐 개인 정보의 오용을 최소화하도록 노력해야 한다. 다양성 존중..