You can not select more than 25 topics
Topics must start with a letter or number, can include dashes ('-') and can be up to 35 characters long.
1.6 KiB
1.6 KiB
머신러닝 물건 찾기 게임
설명
이번 수업에서는 기존의 클래식한 머신러닝 알고리즘으로 해결한 실제 문제들에 대해 알아보았습니다. 인공지능의 신기술 및 새로운 도구, 딥러닝, 신경망 활용 등이 다양한 산업 분야에 도움이 되는 도구 제작 속도를 높이는 데 도움이 됐습니다. 그렇지만 이 머신러닝 과정에서 소개하는 기존의 클래식한 머신러닝 알고리즘은 여전히 높은 유용성을 지니고 있습니다.
이 과제는 여러분이 해커톤(hackathon)에 참가하고 있다고 상상하며 임해 보시기 바랍니다. 이 과정에서 배운 내용을 사용해 이번 수업에서 다룬 산업 분야들 중 한 분야의 문제를 해결을 하고자 합니다. 기존의 클래식한 머신러닝 알고리즘을 사용해 그 문제를 해결할 수 있는 해법을 제안해 보세요. 그리고 여러분의 아이디어를 어떻게 구현할 것인지를 파워포인트(PowerPoint) 프레젠테이션에 담아 보세요. 표본 데이터를 수집하고 머신러닝 모델을 구축해 여러분의 개념을 뒷받침할 수 있다면 가산점!
평가기준표
| 평가기준 | 모범 | 적절 | 향상 필요 |
|---|---|---|---|
| 파워포인트 프레젠테이션을 선보임 - 모델 구축 시 가산점 | 새롭지 않고 단순한 프레젠테이션을 선보임 | 미완성 |