데이터 분석 (10) 썸네일형 리스트형 무작위 표본추출 방법 다섯 가지: 확률적인 실험설계와 데이터 분석에서 필수적인 개념 데이터 분석을 수행하거나 확률적인 실험설계를 구성할 때, 우리는 무작위 표본추출에 대한 이해가 필수적입니다. 무작위 표본추출은 모집단으로부터의 표본을 추출하는 방법 중 하나로, 표본이 모집단을 대표할 수 있도록 하는 것이 중요합니다. 이번 글에서는 무작위 표본추출의 방법 다섯 가지에 대해서 살펴보겠습니다. 단순 무작위 표본추출 가장 기본적인 무작위 표본추출 방법으로, 각 개체가 추출될 확률이 동일합니다. 이 방법은 쉽고 빠르게 적용할 수 있으나, 표본 내에 편향성이 존재할 가능성이 있습니다. 계통적 표본추출 개체들을 일정한 간격으로 나열한 후, 일정한 간격으로 개체를 추출하는 방법입니다. 이 방법은 단순 무작위 표본추출보다 정확성이 높고, 개체가 일정한 패턴을 가지고 있을 때 유용합니다. 층화 표본추출 .. 초등학생도 이해할 수 있는 인공 신경망과 딥 러닝 설명 오늘은 인공 신경망과 딥 러닝에 대해 초등학생도 쉽게 이해할 수 있는 방법에 대해 설명하려고 합니다. 먼저, 인공 신경망은 사람의 두뇌에서 영감을 받아 만들어진 기술입니다. 뇌는 수많은 뉴런으로 이루어져 있고, 이들은 서로 연결되어 정보를 처리하고 전달합니다. 인공 신경망도 마찬가지로 뉴런을 모방하여 만들어졌습니다. 인공 신경망은 데이터를 학습하고 패턴을 파악하여 결과를 예측하는 데 사용됩니다. 예를 들어, 사람 얼굴을 인식하는 인공지능 기술이 있습니다. 이 기술은 얼굴의 특징을 학습하고, 그것을 바탕으로 어떤 사람의 얼굴인지를 판별합니다. 딥 러닝은 인공 신경망의 한 종류로, 여러 층으로 이루어진 인공 신경망을 말합니다. 이러한 인공 신경망은 더욱 복잡한 패턴을 학습할 수 있어서, 인식률이 높아지고 정.. 이전 1 2 다음