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Research on Fair, Accountable, and Transparent ML systems
( Explaining what learned models predict: In which cases can we trust machine learning models and when is caution required )
Introduction
Our lives are becoming more dependent on the presence of machine learning(ML). But as data, the fue
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데이터 시대의 데이터 마이닝, 민영사, 2017.
한국정보화진흥원, 세계 속의 빅데이터 2015 Big Data 활용기업 Global Trends, 2015. 1. 데이터 마이닝이란?
2. 데이터 마이닝의 등장 배경
3. 데이터 마이닝의 목표
4. 데이터 마이닝의 기법
1) 분
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Data만을 고려한다면 Modeling B를 선택하는 것이 바람직하지만
모델링의 과적합을 고려한다면 Modeling B를 선택하는 것이 바람직하다고
볼 수 없다.
1. Mining소개 - 데이터마이닝 이란?
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데이터의 비중이 크다.
5) 처리 및 분석의 유연성이 높다.
6) 동시에 처리해야 할 데이터의 양이 적다.
4. 빅데이터 3대 요소
1) 규모(Volume)
2) 다양성(Variety)
3) 속도(Velocity)
5. 빅데이터 분석을 위한 데이터마이닝 기술
1) Business Data mining
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데이터 분석 활용 사례 18 목차
서론
본론
1, 인공지능과 데이터마이닝
2, 빅데이터(Big Data)의 활용 3, 빅데이터(Big Data)와 속도4, 빅데이터의 발달 영역
5, 국내 빅데이터 활용 사례
6, 개인정보와 프라이버시에 대한 고찰
결론
참고
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BIG DATA 활용을 통한 정보교환……………………………………………26
Ⅵ. 결 론……………………………………………27
참고문헌……………………………………………29
※ 과제분담 : Ⅰ,Ⅱ 전성연 / Ⅲ,Ⅴ 정상기 / Ⅳ,Ⅵ 정일섭
- 표
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데이터 마이닝(data mining)이라 불리는 이 CRM 작업의 핵심은 장기간에 걸친 풍부한 자료 수집과 과학적인 분석. 이는 최근 ‘고객 맞춤형’ 점포를 통해 효율성을 극대화하려는 유통업체들이 적극 강화하고 있는 부문이기도 하다.
CRM은 고객에
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Data Mining을 활용한 공간변화 연구에 도입하는 것이 필요하며, 신도시 및 택지개발의 경우 본 Simulation을 적용할 경우 탄소배출량, 토지변화, 교통량 등을 종합적으로 분석할 수 있는 도구로 활용 가능할 것이다.
- 참 고 문 헌 -
1. 도시계획 수립
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데이터를 바탕으로 통행발생모형을 개발하였지만 다음과 같은 한계를 내재하고 있다.
첫째, 자료와 변수 수집에 대한 한계이다. 통행 발생률에 영향을 미치는 접근성(CBD) 등을 추가적으로 조사 분석한다면, 더욱 의미 있는 시사점을 도출할
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data mining
Intelligent Building and Smart Home Conference(2009),
A Prototype of Smart Interactive TV
Netmag(2010), The future is here - Samsung 'Smart TV'
○ 인터넷사이트
애플 스마트TV 홈페이지, http://www.apple.com/appletv
구글 스마트TV 홈페이지, http://www.google.com/tv
삼성전자 스마
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컨설턴트로서 최고의 전문가로 성장하고 싶다는 확고한 목표가 마음속에 자리 잡을 수 있었습니다. 그 이후 저는 기초를 더욱 탄탄히 다지기 위하여 6개월간의 국가기간전략직종산업 SAP(ABAP) ERP Big-Data 과정을 수료하였고 ABAP Associate 자격증도
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1). 먼저, 관련 대표 경험 2가지를 간략하게 작성하여 주십시오. -언제, 어디서, 어떤 일을 수행했던 경험인지 간략하게 기술할 것.
[데이터 마이닝 학습] 대학원 진학, 빅 데이터 분석을 위한 데이터 마이닝 학습
[Team Distrotion] 학부 밴드 동아
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Big Data, 신조어, 신제품 ◆◆
▶ Volume, Variety, Velocity & Value ◀
최근 Big Data가 뜨거운 감자로 떠오르고 있습니다. 가치가 있음에도 불구하고 데이터의 생성 양, 주기, 형식 등이 방대해 기존의 방법으로는 연구/분석이 어려운 데이터이기
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기술하고, 어려웠던 이유와 해결을 위해 어떠한 노력을 하였고, 그 결과는 어떠했는지 기재해 주십시오. (신입의 경우 학과 프로젝트, 테스트용 프로젝트 포함) (350자)
위에 기술한 인공지능과목에서 1등을 기록했던 대용량 Data Mining…
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Big Data 이론은 스마트 물류센터를 구축하고 활용하는 데 쓰일 것입니다. 1. 귀하가 회사를 선택하는 기준은 무엇입니까? 그리고 아성다이소가 그러한 기준에 어떻게 부합하는지 기술해 주시기 바랍니다.(700자 이내)
2. 물류운영직무를 성
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