반응형 전체 글110 스티븐 레빗, 스티븐 더브너의 "괴짜 경제학" "괴짜 경제학"은 스티븐 레빗과 스티븐 더브너가 쓴 책이나 기사가 아니라 그들의 베스트셀러인 "괴짜 경제학"을 설명하는 데 사용된 용어입니다. 다음은 '괴짜 경제학'의 주요 아이디어를 간략하게 요약한 내용입니다: 세상을 이해하는 도구로서의 경제학 레빗과 더브너는 경제 원리와 데이터 분석을 사용하여 마약상을 움직이는 인센티브부터 자녀 양육이 미래의 성공에 미치는 영향에 이르기까지 다양한 주제를 탐구합니다. 인센티브의 힘 "프릭노믹스"의 핵심 아이디어 중 하나는 인간 행동을 형성하는 데 있어 인센티브의 중요성입니다. 레빗과 더브너는 사람들은 인센티브에 반응하며, 이러한 인센티브를 이해하면 행동을 예측하고 영향을 미치는 데 도움이 될 수 있다고 주장합니다. 의도하지 않은 결과 또한 레빗과 더브너는 정책과 개입.. 2023. 2. 19. 수리통계학 개요 정리 수리 통계학은 통계적 방법의 개발과 적용에 중점을 둔 수학의 한 분야입니다. 이 개요에서는 수학 통계에서 다루는 주요 주제에 대해 설명합니다. I. 확률 이론 A. 집합 이론과 기본 개념 B. 확률 공리와 법칙 C. 조건부 확률과 베이즈 정리 D. 확률 변수와 확률 분포 E. 기대, 분산 및 모멘트 F. 공동 확률 분포 및 독립성 II. 통계적 추론 A. 포인트 추정 포인트 추정 방법 포인트 추정기의 속성 최대 가능성 추정 B. 간격 추정 신뢰 구간 가설 테스트 유의 수준 및 p-값 C. 베이지안 추론 베이지안 정리 및 사후 분포 사전 분포 및 사후 추론 베이지안 모델 선택 D. 적합도 테스트 카이제곱 검정 콜모고로프-스미르노프 테스트 III. 선형 회귀 A. 단순 선형 회귀 최소 제곱법 추정자의 속성 .. 2023. 2. 19. Chat GPT의 기능에 대해 알아보자 ChatGPT는 변환기로 알려진 딥 러닝 아키텍처를 기반으로 합니다. 트랜스포머는 모델이 입력 컨텍스트를 고려해야 하는 작업에 뛰어난 강력한 신경망입니다. 학습 데이터는 방대한 양의 텍스트 데이터로 구성됩니다. 모델이 언어의 패턴과 관계를 학습할 수 있도록 합니다. 비지도 학습 접근 방식을 사용합니다. 즉, 사람이 레이블을 지정한 데이터를 교육할 필요가 없습니다. 대신 모델은 처리하는 언어의 자연스러운 패턴에서 학습합니다. 언어 번역, 질문 답변과 같은 다양한 자연어 처리 작업 및 텍스트 생성이 가능합니다. 사용하려면 일반적으로 텍스트 프롬프트 또는 질문을 입력하고 모델은 학습 데이터 및 입력 컨텍스트를 기반으로 응답을 생성합니다. 새로운 데이터에 대한 학습을 계속하면서 지속적으로 학습하고 개선하고 .. 2023. 2. 19. ChatGPT의 전반적인 사회적 영향과 그 기능 및 역할, 장단점 ChatGPT는 대규모 언어입니다 OpenAI에서 학습한 모델입니다. 자연어 쿼리에 대해 인간과 같은 응답을 생성할 수 있으며 사람들이 기계와 상호 작용하는 방식을 혁신할 수 있는 잠재력이 있습니다. 본 논문에서는 ChatGPT의 전반적인 사회적 영향, 기능과 역할, 장단점에 대해 탐구할 것이다. 배경 자연어 처리(NLP) 분야 )는 딥 러닝 기술의 발전 덕분에 최근 몇 년 동안 상당한 발전을 이루었습니다. ChatGPT는 지금까지 가장 발전된 NLP 모델 중 하나이며 우리가 기계와 통신하는 방식을 변화시킬 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다. ChatGPT의 사회적 영향을 이해함으로써 우리는 일상 생활로의 통합을 더 잘 준비할 수 있습니다. ChatGPT의 기능 및 역할 ChatGPT의 주요 기능은 사람.. 2023. 2. 19. 이전 1 ··· 24 25 26 27 28 다음 반응형
