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심층학습에 기반한 자연언어처리. 정보과학회지, 33(10), 28-39.
지인영, 김희동. (2020). 자연언어처리를 위한 언어모델 분석. 담화·인지언어학회 학술대회 발표논문집, (), 96-108. 1. 서론
2. 본론1) 컴퓨터 언어학의 발전2) 자연언어처리 ⑴ 단계
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신경망을사용하는 딥러닝 또한 데이터가 풍부해짐에 따라 더 보편화 되었고 인간의 의사결정을 모방하는 능력을 가진 진정한 인공지능에 한껏 더 가까워지고 있다.
Ⅲ. 결론
지금까지 본론에서는 빅데이터의 특징과 장단점 및 합리적인 활용
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data에서 Big Insight로 기업. 미래를 발견하다. 와이즈넛
김대용(2019). 보안 빅데이터 분석 플랫폼 구축과 활용: Splunk를 활용한 실무형 가이드북. 에이콘출판
김대종 윤서연(2013), 국토정책 선진화를 위한 빅데이터 활용에 관한 기초연구. 국토연구
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데이터넷, 비정형 빅데이터 분석, 기업 경쟁력 확보 지름길”
-최경섭, 2010, 삼성ㆍLG 원천기술 확보 세계시장서 와이브로 주도
-「기업의 빅데이터 활용」 / 2013.04.15 / by 조윤정
-Big Data 시대의 기술 /2012. / by 조성우
-Sarah K. White. CIO, 최고의 직
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빅데이터를 기반으로 R&D 전략 수립을 위한 심층적인 분석과 예측 결과를 제공한다.
특히 다양한 과학기술 개체 간 연관 관계분석 기술개발, 과학기술 트렌드 분석 및 예측기술, 대용량 분산 온톨로지 추론기술, 미래 대응 기술 발굴 및 추천기
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제 1장 서론
1.1 연구배경
전 세계에서 1년간 생성된 디지털 정보의 양은 2011년에는 1.8제타바이트(ZB)였으며, 2012년에는 2.8제타바이트였다. 2012년에 생성된 데이터 2.8제타바이트는 전 세계 해변에 있는 모래알의 수인 7억 50만조의 약 4배
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데이터마이닝 기법 연구, 김종민, 최경호, 이동휘, 정보·보안논문지 제12권 제2호 (2012년 5월) pp.61-70 1598-7329
특수기술 샘플 군집화를 이용한 개선된 아다부스트 알고리즘, 백열민, 김중근, 김회율, 한국방송공학회지 제18권 제4호 통권 제73호 (20
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DATA 활용을 통한 정보교환……………………………………………26
Ⅵ. 결 론……………………………………………27
참고문헌……………………………………………29
※ 과제분담 : Ⅰ,Ⅱ 전성연 / Ⅲ,Ⅴ 정상기 / Ⅳ,Ⅵ 정일섭
- 표 목
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I. 서 론 1
1. 연구 배경 및 의의 1
2. 연구목적 2
3. 연구방법 및 절차 2
II. 고객세분화에 관한 이론적 고찰 3
1. 고객세분화의 중요성 3
2. 고객세분화를 위한 방법론 5
(1) 데이터베이스 마케팅관점에서의 고객세분화 5
(2) 신경망을 이
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데이터마이닝.
1. 데이터마이닝의 개념과 특징
2. 데이터마이닝 프로세스
3. 연관규칙분석
4. 로지스틱 회귀분석(logistic regression)
9강 CRM을 위한 데이터마이닝2
1. 군집분석
2. 의사결정나무
3. 인공신경망
4. 모형의 평가
10강. CRM전략
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(주)빅데이터연구소에 대한 재무제표 및 기업정보를 중심으로 분석한 상세보고서(종합신용등급, 현금흐름등급, Watch등급, 기업개요, 주요재무상황, 주요재무비율, 재무신용평정, 신용도 분석의견, 기업현황, 주요 주주현황, 경영진현황, 관계
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(주)빅데이터코리아에 대한 재무제표 및 기업정보를 중심으로 분석한 상세보고서(종합신용등급, 현금흐름등급, Watch등급, 기업개요, 주요재무상황, 주요재무비율, 재무신용평정, 신용도 분석의견, 기업현황, 주요 주주현황, 경영진현황, 관계
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(주)빅데이터연구소에 대한 재무제표 및 기업정보를 중심으로 분석한 상세보고서(종합신용등급, 현금흐름등급, Watch등급, 기업개요, 주요재무상황, 주요재무비율, 재무신용평정, 신용도 분석의견, 기업현황, 주요 주주현황, 경영진현황, 관계
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빅데이터를 활용하여 사용자 행동 분석을 수행했으며, 이는 IT 서비스의 사용자 경험을 개선하는 데 중요한 기여를 할 수 있는 경험이었습니다.
제 전문성은 대학의 학업적 성취뿐만 아니라, 관련 분야에서의 인턴십 경험에서도 나타납니다.
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빅데이터 분석 역량과 AI, AutoML, SW 앱 개발 능력을 활용하여, 클라이언트와 비즈니스 이해를 기반으로 고객의 비즈니스 니즈에 최적화된 비즈니스 SW 솔루션을 제공하겠습니다. . 또한, AutoML 기술을 적용하여 고객 DB를 효율적으로 심층 분석하
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심층적인 지식 및 기술적 전문성에 근거합니다. 저는 대학에서 컴퓨터 과학을 전공하며 프로그래밍, 데이터베이스 관리, 네트워크 구축 및 유지, 그리고 최신 기술 트렌드에 이르기까지 광범위한 IT 지식을 쌓았습니다. 이러한 학문적 배경은
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데이터 처리 속도를 대폭 향상시키는 제품으로, 머신러닝, 고성능 컴퓨팅, 빅 데이터의 연산과 저장에 활용될 전망입니다.
CES 2024에서의 AI 메모리 리더십 선보임: SK하이닉스는 CES 2024에서 HBM3E를 비롯한 여러 AI 메모리 기술을 선보였습니다.
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빅데이터전문가가 되고 싶습니다.
VII. 빅데이터전문가 자기소개서7
1. 자기소개
무엇하나 부족하지 않은 화목한 가정에서 자라 부모님의 사랑을 받으며 자랐습니다. 그런 어려움을 몰랐던 시절이 있었으나 중학생 시절 아버지의 사업이 어려
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