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학습플래너
3.2 학력평가 풀서비스
3.3 합격예측 시스템
3.4 학습 Q&A 시스템
4. 메가스터디 경영성과
4.1 메가스터디 매출 추이와 시장 점유율
4.2 메가스터디 해외시장 진출과 보유 콘텐츠
5. 메가스터디 향후 대책제안과 나의의견
5.1 모바일 서비
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기계시스템 신뢰성 평가, 대한기계학회, 2007
김광용 외 1명 - 인공지능시스템을 이용한 주가예측에 대한 연구, 대한경영학회, 2008
박종문 - 동아시아 물류시스템과 일본 물류인프라의 과제, 한국물류학회, 2009
이동길 외 3명 - 유연생산시스템의
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기계학습이나 AI 알고리즘을 사용해서 미래에 어떤 일이 일어날지 예측할 수가 있다. 예를 들면 프로야구 경기가 끝난 후 관객들이 어디로 향해 갈지를 예측해서 경기장 인근의 식당들과 협력해서 가장 적절한 메뉴와 이벤트를 제안할 수 있
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기계학습과 같은 알고리즘 접근방법이 도입된 이유를 기술하시오. (3점) 이러한 기계학습과 같은 알고리즘 접근방법의 특징을 모수적 모형 접근방법과 비교하여 약술하시오. (5점)
2. 빅데이터 시대의 도래로 우리 사회는 많은 변화를 겪고 있
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기계학습은 주변 환경에서 획득한 데이터를 기반으로 스스로 지식을 구축해 성능을 향상시키는 시스템이다. 딥러닝은 인간의 신경망을 모델화해 만든 알고리즘으로 컴퓨터의 성능이 향상되면서 최근에는 기계학습보다 딥러닝을 활용하는
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예측 오류를 감소시킬 수 있습니다.
지속적인 모니터링과 업데이트: 수요예측은 동적인 환경에서 수행되므로, 모델의 업데이트와 예측 결과의 지속적인 모니터링이 필요합니다. 새로운 데이터의 수집과 모델의 재학습을 통해 예측 정확성을
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Machine Learning 1 (1986) 403-422.
Kulkarni, D. and Simon, H. A., The process of scientific discovery: The strategy of experimentation, Cognitive Sci. 12 (1988) 139-175. 1. 서 론
1.1. 학습이란 무엇인가?
1.2. 기계학습과 발견
1.3. 경험적 발견에 대한 틀(framework)
1.4. 경험
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Machine)이다. 러시아 과학자 Vapnik이 1970년대 후분에 제안하였으나 당시에는 크게 주목받지 못하였다.
1990년대 들어서서 필기숫자 인식과 같은 실용적인 응용에서 우수한 일반화 능력이 입증되었고 이후 패턴인식과 기계학습 분야의 연구자들
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기계학습(AI and Machine Learning)조사하고 해당분야에 활용될 수 있는 정보통신기술
-구태언(2018), 미래는 규제할 수 없다 , 도서출판 클라우드나인.
-박영숙, “유엔미래보고서 2045”, 교보문고, 2015
-박종태, “인더스트리 4.0의 중심, 스마트 팩토
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기계학습과 자연어 처리 등의 인공지능 기술의 발전으로 인해, 반복적이고 예측 가능한 업무는 자동화될 수 있습니다. 예를 들어, 생산라인에서의 로봇화, 은행에서의 자동화된 고객 서비스, 물류 업무의 자동화 등이 그 예입니다. 이러한 변
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