|
스를 제외한 다른 기술들 역시 보다 발전적인 일들을 위하여 사용 되어야한다. 상업적인 용도 이외에도 교육적인 목표를 위하여 발전할 수 있는 방향을 찾는 것이 앞으로의 사람들과 기계들이 해야할 일이이라고 생각한다.
2) ‘네번째 불연
|
|
|
Smith(2005), 생명공학의 이해, 월드사이언스 Ⅰ. DNA의 특성
Ⅱ. DNA의 역할
Ⅲ. DNA칩의 정의
Ⅳ. DNA칩의 목적
Ⅴ. DNA칩의 기술수준
Ⅵ. DNA칩의 연구
1. 발현 데이터 분석
2. 기존 지식베이스와의 결합
Ⅶ. DNA칩의 활용
참고문헌
|
|
|
데이터베이스(database) 응용
(10) 데이터마이닝 기법 (Data Mining)
(11) 정리 증명(theorem proving)
(12) 로보트 공학(robotics)
(13) 자동화 프로그래밍
(14) 문제 풀이 및 계획 수립
(15) 식별
4. 우리나라 AI 연구 실정
5.인공 지능의 한계
6. 맺
|
|
|
데이터베이스(database) 응용
(10) 데이터마이닝 기법 (Data Mining)
(11) 정리 증명(theorem proving)
(12) 로보트 공학(robotics)
(13) 자동화 프로그래밍
(14) 문제 풀이 및 계획 수립
(15) 식별
4. 우리나라 AI 연구 실정
5. 인공 지능의 한계
6.
|
|
|
데이터를 이용한 경기 판단: 빅카인즈 뉴스 경기지수의 개발, 통계연구, 22(2), 68-70.
[4] 우아영, ‘가짜 뉴스 꼼짝 마! 팩트 체크 인공지능 나선다’, 동아사이언스, 2017,
https://www.dongascience.com/news.php?idx=17999 1) 빅카인즈의 개요와 특징
2) 빅
|
|
 |
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
|
|
|
데이터마이닝을 이용한 고객세분화 7
1. 데이터마이닝의 개요 7
2. 연구방법 9
(1) 자료의 구성 10
(2) 실험데이터의 기초 분석 10
3. 변수선정 11
(1) 성별과 연 구매회수와의 독립성 검정 12
(2) 입력변수 특성 13
4. 신경망 모형의 구성 17
5. 실
|
|
|
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
|
|
|
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
|
|
|
데이터화는 물론 웹서베이를 통한 조사, 데이터웨어하우스의 고객프로파일, 구매이력 등을 근거로 고객에 대한 이해를 높여야 고객분석과 세분화가 가능하다.
이를 위해서는 고객DB의 축적 및 관리능력과 데이터마이닝 기술을 적극적으로 육
|
|
 |
한국평가데이터(주)에 대한 재무제표 및 기업정보를 중심으로 분석한 상세보고서(종합신용등급, 현금흐름등급, Watch등급, 기업개요, 주요재무상황, 주요재무비율, 재무신용평정, 신용도 분석의견, 기업현황, 주요 주주현황, 경영진현황, 관계
|
|
 |
한국데이터정보사회연구소사회적협동조합에 대한 재무제표 및 기업정보를 중심으로 분석한 상세보고서(종합신용등급, 현금흐름등급, Watch등급, 기업개요, 주요재무상황, 주요재무비율, 재무신용평정, 신용도 분석의견, 기업현황, 주요 주주
|
|
|
한국데이터정보사회연구소사회적협동조합에 대한 재무제표 및 기업정보를 중심으로 분석한 상세보고서(종합신용등급, 현금흐름등급, Watch등급, 기업개요, 주요재무상황, 주요재무비율, 재무신용평정, 신용도 분석의견, 기업현황, 주요 주주
|
|
|
한국데이터정보사회연구소사회적협동조합에 대한 재무제표 및 기업정보를 중심으로 분석한 상세보고서(종합신용등급, 현금흐름등급, Watch등급, 기업개요, 주요재무상황, 주요재무비율, 재무신용평정, 신용도 분석의견, 기업현황, 주요 주주
|
|
|
한국데이터정보사회연구소사회적협동조합에 대한 재무제표 및 기업정보를 중심으로 분석한 상세보고서(종합신용등급, 현금흐름등급, Watch등급, 기업개요, 주요재무상황, 주요재무비율, 재무신용평정, 신용도 분석의견, 기업현황, 주요 주주
|
|
 |
데이터 분석 등
- 네트워크 분석 및 추천 시스템 개발: 사용자 행동 분석, 맞춤형 추천 시스템 연구, 소셜 네트워크 데이터 분석
KAIST 데이터사이언스학과는 저의 연구 목표를 실현하는 데 최적의 환경을 제공합니다. 다양한 연구 분야와 협력
|
|
 |
시계열 분석 및 딥러닝을 활용하여 미래의 트렌드를 예측할 수 있는 알고리즘을 개발합니다. 1. 데이터사이언스학 연구주제 및 연구계획 1
2. 데이터사이언스학 연구주제 및 연구계획 2
3. 데이터사이언스학 연구주제 및 연구계획 3
|
|
 |
데이터 사이언스의 연구자가 되어 학문적 기여를 하고 싶습니다. 데이터 분석 및 AI 관련 연구에 참여하여, 기존의 분석 기법을 발전시키거나 새로운 분석 방법론을 개발하는 연구를 진행할 계획입니다. 이는 대학원 진학을 통해 더 깊이 있는
|
|
 |
데이터와 인공지능의 발전은 다양한 산업에 큰 영향을 미치고 있으며, 데이터 분석 능력은 이제 모든 분야에서 중요한 경쟁력으로 자리잡고 있습니다. 저는 이러한 변화의 흐름에 발맞추어 데이터사이언스 분야에 뛰어들고자 결심하였고..(
|
|
 |
데이터 분석의 기초를 쌓았습니다. 특히 통계적 방법론을 적용해 데이터를 해석하고, 이를 통해 현실 문제를 해결하는 과정에서 데이터 사이언스 분야에 큰 흥미를 느꼈습니다. 프로젝트를 통해 실질적인 데이터를 다룰...(중략) 1.본교 편
|
|
 가격 :
할인가 : 6,500원(5페이지)
|
 가격 :
할인가 : 23,000원(36페이지)
|
 가격 :
할인가 : 15,400원(10페이지)
|
 가격 :
할인가 : 30,000원(26페이지)
|
 가격 :
할인가 : 15,400원(26페이지)
|
 가격 :
할인가 : 6,500원(5페이지)
|
 가격 :
할인가 : 30,000원(36페이지)
|
 가격 :
할인가 : 36,000원(36페이지)
|
 가격 :
할인가 : 6,500원(5페이지)
|
 가격 :
할인가 : 15,400원(10페이지)
|
 가격 : 1,000원
|
 가격 : 1,000원
|
 가격 : 1,000원
|
 가격 : 1,000원
|
 가격 : 1,000원
|
메뉴펼치기
데이터 그래픽 파워포인트 PPT 템플릿 디자인
데이터 그래픽(자동완성형포함) 파워포인트 PPT 템플릿 디자인
신사업 데이터 구축 사업계획서(자동완성형포함)