분류 전체보기37 근로장려금 신청자격 2025년 기준 근로장려금은 저소득 근로자와 자영업자에게 중요한 지원금으로, 이 제도를 통해 경제적 안정을 도모할 수 있습니다. 그러나 신청하기에 앞서 그 자격 요건을 충분히 이해하고, 어떠한 기준이 필요한지 파악하는 것이 중요합니다. 본 포스트에서는 근로장려금의 신청기간, 지원대상 및 신청 방법에 대해 상세히 설명하겠습니다.근로장려금 홈텍스 신청하기 국세청 홈택스 hometax.go.kr 신청기간 확인하기근로장려금은 정기적으로 신청할 수 있으며, 일반적으로 정기신청이 5월 1일부터 5월 31일 사이에 진행됩니다. 그 외에도 반기신청이 있으며, 상반기 신청은 9월 1일부터 9월 15일, 하반기 신청은 3월 1일부터 3월 15일 사이에 이루어집니다. 이러한 신청기간을 염두에 두고, 미리 준비하는 것이 좋습니다.신청방법 및.. 2025. 3. 21. 데이터 증강 머신러닝 성능 향상 방법 데이터 증강은 머신러닝의 성능을 향상시키기 위한 중요한 기법 중 하나입니다. 이 기법은 모델이 다양한 상황에 잘 대응할 수 있도록 학습 데이터를 인위적으로 확장하는 방법론입니다. 본 글에서는 데이터 증강의 정의, 그 중요성, 다양한 기법, 이를 활용한 사례, 그리고 머신러닝 성능 향상을 위한 최적의 전략에 대해 자세히 설명하겠습니다.데이터 증강의 개념과 중요성데이터 증강은 주로 이미지, 텍스트, 오디오 등의 다양한 데이터에서 활용됩니다. 이 기법은 양질의 데이터가 부족한 상황에서 모델의 일반화 능력을 높이는 데 큰 도움을 줍니다. 특히, 딥러닝 모델을 훈련하기 위해서는 대량의 데이터가 필요하지만, 실제로는 원하는 만큼의 데이터를 얻기 어려운 현실이 많습니다.따라서 데이터 증강을 통해 기존 데이터를 변형하.. 2025. 3. 19. 산업별 빅데이터 활용 사례 분석 오늘날 빅데이터는 다양한 산업 분야에서 중요한 자원으로 자리잡고 있습니다. 혁신적인 기술의 발전과 함께 기업들은 데이터를 수집하고 분석하여 더욱 효율적인 의사결정을 내리고 있습니다. 본 글에서는 여러 산업별로 빅데이터를 활용한 다양한 사례를 분석해 보고, 각 분야에서 어떻게 데이터가 기업의 성장과 발전에 기여하고 있는지 살펴보겠습니다.제조업에서의 빅데이터 활용제조업에서는 빅데이터를 활용하여 생산성과 품질을 향상시키고 있습니다. 예를 들어, GE는 산업용 IoT(사물인터넷) 기술을 통해 기계의 상태를 실시간으로 모니터링할 수 있습니다. 이 데이터를 통해 불량품을 조기에 발견하고, 생산 라인을 최적화하여 효율성을 높이고 있습니다.또한, 제조업체들은 예측 분석을 통해 부품의 고장을 미리 예측할 수 있습니다. .. 2025. 3. 18. 텐서플로와 파이토치 머신러닝 프레임워크 비교 최근 몇 년 간 인공지능(AI)과 머신러닝(ML)의 발전이 두드러지게 나타났습니다. 이 중 특히 텐서플로와 파이토치 같은 머신러닝 프레임워크는 많은 연구자와 개발자들 사이에서 각광받고 있습니다. 이번 블로그 글에서는 텐서플로와 파이토치의 특징과 장단점을 비교하여 독자 여러분이 이 두 프레임워크의 차이점을 이해하는 데 도움이 되도록 하겠습니다.텐서플로(TensorFlow) 소개텐서플로는 구글에서 개발한 오픈 소스 머신러닝 프레임워크입니다. 데이터 흐름 그래프를 사용하여 수치 연산을 수행하며, 다양한 머신러닝 작업에 적합합니다. 텐서플로는 강력한 모델 훈련 기능을 제공하며, 대규모 데이터셋을 처리하는 데 강점을 가집니다.텐서플로는 다양한 플랫폼에서 사용할 수 있기 때문에, 연구자뿐만 아니라 산업계에서도 널리.. 2025. 3. 17. 머신러닝의 기초 알고리즘 이해하기 머신러닝은 현재 데이터 분석과 인공지능 분야에서 큰 주목을 받고 있는 기술입니다. 이를 통해 컴퓨터는 데이터를 학습하고, 예측이나 분류, 클러스터링 등의 작업을 수행할 수 있게 됩니다. 그러므로 머신러닝의 기초 알고리즘을 이해하는 것은 데이터 기반의 문제를 해결하는 데 있어 매우 중요합니다. 본 포스트에서는 머신러닝의 기초 알고리즘에 대해 상세히 살펴보도록 하겠습니다.머신러닝이란?머신러닝은 인공지능의 한 분야로, 컴퓨터가 명시적으로 프로그램되지 않고도 데이터를 통해 학습하는 방법입니다. 이 기술은 기존 데이터에서 패턴을 찾아내고, 이를 바탕으로 새로운 데이터를 예측하거나 분류하는 데 사용됩니다. 머신러닝의 주요 목표는 알고리즘이 시간이 지남에 따라 성능을 개선하는 것입니다.머신러닝은 다양한 분야에서 응용.. 2025. 3. 16. 머신러닝을 활용한 이상 거래 탐지 머신러닝을 활용한 이상 거래 탐지는 금융 산업에서 매우 중요한 주제입니다. 최근 몇 년 동안 금융 거래의 양과 복잡성이 증가함에 따라, 이를 관리하고 감시하는 방법도 고도화되고 있습니다. 머신러닝 기술을 통해 데이터에서 패턴을 분석하고, 잠재적인 이상 거래를 조기에 발견함으로써 금융 사기를 예방하고 고객의 신뢰를 유지할 수 있습니다.이상 거래 탐지란 무엇인가?이상 거래 탐지는 특정 거래가 정상적인 패턴에서 벗어났는지를 식별하는 과정입니다. 일반적으로 거래의 정상적인 패턴이란 고객의 거래 습관, 거래 금액, 시간대 및 위치 등 다양한 변수에 의해 정의됩니다.예를 들어, 고객이 평소에 매주 수백만 원의 거래를 하지만 갑자기 수십억 원의 거래를 한다면, 이는 이상 거래로 간주될 수 있습니다. 이러한 거래를 사.. 2025. 3. 15. 이전 1 ··· 3 4 5 6 7 다음
