|
(Expert System)
4. 지식베이스 시스템 (Knowledge-base System)
5. 퍼지이론 (Fuzzy Theory)
6. 기타 관련연구
1) 자연어 처리 (Natural Language Processing)
2) 패턴인식 (Pattern Recognition)
3) 에이전트 시스템 (Agent System)
4) 데이터마이닝 기법 (Data Mining)
|
|
|
데이터마이닝 기법 (Data Mining)
(9) 자동화 프로그램
4. 인공지능 사례
쇼핑몰 LG eshop 에서의 활용 사례
(1)검색기능
(2)쇼핑 도우미 샤피
(3)암호화 안전결제
(4)검색외 품목
III. 결론
레포트를 마
|
|
|
데이터 마이닝」,『행정과전산』 82집(2000), pp.78∼79
.
VI. 현재 데이터베이스의 한계점
데이터 웨어하우스와 데이터 마이닝과 같이 전자적으로 축적되어 있는 데이터를 공유하고 이를 적극적으로 분석하여 활용하려는 정보기술은 주로 미국을
|
|
|
데이터를 분류하는 직선 3개가 있다고 할 때, 가장 우수한 패턴분류 능력을 보유하고 있는 직선은 무엇인가? 그림상으로 판단하여 볼 때 직선1은 샘플데이터에 대해 분류오류를 범하고 있고, 직선 2와 3은 샘플데이터를 정확히 분류하고 있기
|
|
|
데이터마이닝 과정을 통해서 주요 정보를 정리하고 패턴을 찾아 가치를 산정하고 상호 간의 소통을 통해 데이터 과학을 활용하여 함께 발전하고 있다. 데이터마이닝 기법은 컴퓨터과학이나 인공지능공학 같은 분야에서 개발되는 기계학습이
|
|
 |
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
|
|
|
인공지능 언어 모델의 발전 과정
1.3 레포트의 목적 및 구성
2. 챗GPT의 이해
2.1 챗GPT의 개념과 원리
2.2 트랜스포머 아키텍처
2.3 GPT 모델의 진화: GPT-1부터 GPT-4까지
3. 챗GPT가 사회에 미치는 영향
3.1 일상생활의 변화
3.2 비즈니스 환경에
|
|
|
data analysis for the survey was carried out through mean, standard deviation, oneway ANOVA and scheff. More specifically, it investigated (1) What kinds of life events are the most stressful ones to ; (2) Do these differ according to grade level. The results are as follows. First, study and career
|
|
|
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
|
|
 |
(사)한국인공지능협회에 대한 재무제표 및 기업정보를 중심으로 분석한 상세보고서(종합신용등급, 현금흐름등급, Watch등급, 기업개요, 주요재무상황, 주요재무비율, 재무신용평정, 신용도 분석의견, 기업현황, 주요 주주현황, 경영진현황, 관
|
|
 |
(사)한국인공지능협회에 대한 재무제표 및 기업정보를 중심으로 분석한 상세보고서(종합신용등급, 현금흐름등급, Watch등급, 기업개요, 주요재무상황, 주요재무비율, 재무신용평정, 신용도 분석의견, 기업현황, 주요 주주현황, 경영진현황, 관
|
|
|
(사)한국인공지능협회에 대한 재무제표 및 기업정보를 중심으로 분석한 상세보고서(종합신용등급, 현금흐름등급, Watch등급, 기업개요, 주요재무상황, 주요재무비율, 재무신용평정, 신용도 분석의견, 기업현황, 주요 주주현황, 경영진현황, 관
|
|
|
(사)한국인공지능협회에 대한 재무제표 및 기업정보를 중심으로 분석한 상세보고서(종합신용등급, 현금흐름등급, Watch등급, 기업개요, 주요재무상황, 주요재무비율, 재무신용평정, 신용도 분석의견, 기업현황, 주요 주주현황, 경영진현황, 관
|
|
|
(주)인공지능팩토리에 대한 재무제표 및 기업정보를 중심으로 분석한 상세보고서(종합신용등급, 현금흐름등급, Watch등급, 기업개요, 주요재무상황, 주요재무비율, 재무신용평정, 신용도 분석의견, 기업현황, 주요 주주현황, 경영진현황, 관계
|
|
 |
인공지능 분야 중 하나인 딥러닝을 공부하고 있으며 뒷받침하는 통계, 데이터마이닝 수업을 통해 여러 분류알고리즘도 공부하고 있습니다. 오픈 소스를 활용하여 라즈베리 파이, 마이크, 스피커로 인공지능 Amazon Alexa를 제작해보았고, 주가를
|
|
 |
데이터로의 적용을 해보며 간접적으로 데이터분석 실무를 접해볼 수있었습니다. 또한 태블로등의 시각화 툴들을 접해 보며, 훗날 시각화 공모전을 우승 할 수 있는 기반이 되었습니다.
OO-AI : OO대학교 인공지능 연구회 부대표
2024.02~2024.12
인
|
|
 |
인공지능과 최적화 기술을 연구하는 전문 연구자로서 학문적 연구뿐만 아니라 산업 현장에서 AI 기술을 활용하여 실질적인 문제를 해결하는 것이 장기적인 목표입니다.
이와 함께 AI 기술의 실용적 적용에도 관심이 많아, 스타트업 창업이나 I
|
|
 |
인공지능 분야에 남다른 관심을 갖게 되었습니다. 인공지능을 배울 수 있는 방법을 찾아 보았고, 정부에서 주최하는 인공지능 실무인력양성과정에 참여하게 되면서 인공지능을 공부 하기 시작했습니다. 1.자기소개
2.학업 및 연구계획
|
|
 |
데이터 등 다양한 빅데이터를 통합 분석하여 지역별·연령별 위험 요인을 세분화하겠습니다.
둘째, 분석 결과를 바탕으로 맞춤형 안전관리 대책을 수립하는 데 필요한 정책 인사이트를 제공하겠습니다.
셋째, 정책 효과를 실시간 데이터와 연
|
|
메뉴펼치기
