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기계학습의 정의 및 필요성
1) 인공지능과 기계학습의 정의
(1) 인공지능의 정의
(2) 기계학습의 정의
2) 인공지능과 기계학습의 필요성
(1) 인공지능의 필요성
(2) 기계학습의 필요성
2. 인공지능과 기계학습의 장점과 문제점
1) 인공지능
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기계학습(Machine Learning)이란
1) 기계 학습의 개념 및 배경
2) 기계 학습의 원리
(1) 지도 학습
(2) 비지도 학습
(3) 강화 학습
3) 기계 학습의 필요성
2. 기계학습을 위해 활용될 수 있는 정보통신 기술
1) 백스캐터 통신
2) V2X 통신
3) 무인기
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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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기계학습 기법, 정보과학회논문지 135, 2000.
배덕호 외, 공간 데이터마이닝 시스템의 설계 및 구현, 한국GIS학회지 제11권 제2호, 2009.
빅데이터 전략연구센터, 더 나은 미래를 위한 데이터 분석 : Big Data 글러벌 선진사례 2, 한국정보화 진흥원, 20
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필요성
6. 적용 사례
7. 기술의 추이
8. 다양한 분야에서의 활용 데이터웨어하우스
1. 발생배경
2. 목표와 정의
3. 데이터웨어하우스의 진화
4. 특성
5. Framework
6. 아키텍처
7. DB와 DW의 차이점
8. 구축효과
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