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마이닝 기술
1) Business Data mining
2) Bio Data mining
3) Spatial Data mining
4) 3D Visualization
6. 빅데이터의 영향과 전망
7. 빅데이터의 활용사례
1) 미국 항공우주국 : 우주비행을 통한 이미지의 보존과 호스팅 서비스
2) 미국 로스앤젤레스 : 보육
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마이닝
Ⅰ. 데이터마이닝의 기본개념
1. 데이터마이닝의 기본개념
2. 데이터웨어하우스
3. OLAP
Ⅱ. 데이터의 종류
1. 거래데이터
2. 고객 프로파일링 데이터
3. 설문데이터
4. 관찰데이터
5. 텍스트 데이터
Ⅲ. 데이터마이닝 작업유
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텍스트 마이닝이나 오피니언 마이닝, 소셜 네트워트 분석 등의 빅데이터 활용 방식은 종합적인 분석에 가깝다. 물론, 빅데이터를 개별적으로 분석하는 것 역시 선행되어서 자료를 구축해야하는 것은 분명히 중요한 사실이다. 그러나 이러한
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텍스트 마이닝이나 오피니언 마이닝, 소셜 네트워트 분석 등의 빅데이터 활용 방식은 종합적인 분석에 가깝다. 물론, 빅데이터를 개별적으로 분석하는 것 역시 선행되어서 자료를 구축해야하는 것은 분명히 중요한 사실이다. 그러나 이러한
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학습, 기억, 언어의 이해 및 산출, 문제해결적 사고, 개념적 사고, 추리 및 판단과 결정, 지능과 창의성, 정서와 인지, 사회적 인지, 인지와 발달, 의식, 그리고 인지공학과 응용인지심리 등이다.
3.인지심리학 형성역사 : 18세기 초에 들어서
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하는 사이버 공간은 기본적으로 인간의 의미공간이며 정보처리 활동 공간이고, 뇌 밖에서 구현되고 있는 확장된 지능적 공간으로서 이와 관련되어 응용도리 수 있는 인지심리학의 가능성은 데이터 마이닝, e-learning 등 무궁하다.
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학습의 문제로 통합하여 학습하는 기술이다. 복잡한 데이터를 입력하여도 학습해내기 때문에 학습을 위한 많은 학습데이터가 존재한다면 좀 더 좋은 성능을 발휘할 수 있다
Ⅲ. 결론
지금까지 본론에서는 인공지능과 기계학습(AI and Machine Lear
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마이닝의 과정을 지원하는 최선의 구조이다.
⑦ OLAP(Online Analytical Processing)
다차원 분석 시 사용되는 도구 이다. 다차원 분석이란 구역, 나이, 수입의 순서에 따른 영업 데이터를 요구(구역, 나이, 수입으로 구성된 3차원 분석)하고 바로 다음
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마이닝 - 기능과 사용법 -』, 서울,
자유아카데미.
☆최종후, 한상태, 강현철, 김은석 (1998).『AnswerTree를 이용한
데이터마이닝 의사결정나무분석 -』, 서울, SPSS 아카데미.
☆Michael J. A. Berry and Gordon Linoff (1997). Data Mining
Techniques for Marketing, Sales, an
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마이닝은 컴퓨터 과학의 인공지능, 로봇비젼(vision), 패턴인식 등에 활용되는 기계학습 이론에서부터 시작 ③ 예: 문자인식, 신경망 또는 나무모형을 이용한 분류, 데이터분석 및 예측모형 적합. 통계학은 물론 컴퓨터 과학, 경영정보학 등 여
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