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전문지식 3,732건

ABSTRACTS 때때로 인간은 현 문제를 해결하기 위해서 과거의 경험을 바탕으로 해결방법을 추론한다. 과거의 경험에 근거한 추론방법은 저장되어 있는 사례들 중 가장 연관되어 있는 사례들을 조회한 후 이를 현재문제에 적합하게 변형시켜 결
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  • 등록일 2005.06.16
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방법을 재실험해야 하며, 그 문제가 해결 혹은 해소되었다면 애초에 세운 가설을 확증할 수 있다. [그림] 귀납적, 연역적 추론방법 * 참고문헌 사회복지의 이해 : 윤찬영 저, 정민사, 2017 한국 사회복지실천과 복지경영 : 최성균/이준우 저, 파란
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  • 등록일 2022.06.03
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추론과 통일문제 2. ‘모난 돌이 정 맞는다.’와 통일 문제 인식의 유연성 Ⅲ. 퍼지와 퍼지추론 1. 추론방법 1) 직접법 2) 간접법 2. 추론 유형 1) 직접법 2) 혼합추론법 3) 간략추론법 4) 변형된 혼합추론법 3. 시스템 제어와 추론 1) 퍼지
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  • 등록일 2013.08.09
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방법이며 특히 등간 척도나 비율 척도와 같은 연속변수일 때 평균은 추론통계의 중요한 기본이다. 또한 표준 편차는 평균과 같이 안정된 값을 나타내며 고급통계에 광범위 하게 쓰이고 있다. 표준편차는 등간척도나 비율척도와 같은 연속변
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  • 등록일 2010.12.30
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추론 1. 고전적 추론방법 1) 전향 추론(modus ponens) 2) 후향 추론(modus tolens) 2. 퍼지 추론 규칙 1) 결합 규칙(conjunctive rule) 2) 카티션 규칙(cartesian product) 3) 프로젝션 규칙(projection rule) 4) 합성 규칙(compositional rule) Ⅷ. 퍼지이론과 확률론 비교
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  • 등록일 2013.08.01
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논문 11건

매핑 2.2 사례기반추론 3. 통합 쇼핑몰 검색시스템의 설계 3.1 쇼핑몰 간 온톨로지 매핑 3.1.1 상품명의 의미 파악 방법론 3.1.2 온톨로지 매핑 클래스 선택 방법론 3.2 사례기반추론을 이용한 개인화된 추천 방법론 4. 결론 참고문헌
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  • 발행일 2011.04.19
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추론해 내는 것이다. 즉, 통계학적 방법을 사용하여 부동산평가에 활용하고자 하는 것으로 토지가격은 통행인구수ㆍ토지면적 등과 상호관련이 있을 것이라는 가설하에 토지가격은 종속변수, 통행인구, 토지면적 등은 독립변수로 분석한다. (
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  • 발행일 2010.07.31
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추론하기 시기 탐구 과정 기술 변화 초기 예15) 비행기에 클립 끼우기; 선지식에 단순한 추론하기의 예이다. 중기 말기 예 16) 철가루 놀이 활동; 추론의 한 방법으로 관찰한 것에 대한 가능한 설명과 더불어 논리적 설명을 하고 확장시키며 신
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  • 발행일 2011.04.02
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  • 저자
방법을 추구해야 한다고 생각한다. 과학적 연구나 논리적 추론은 모순이 없는 적용이 가능한 과학적 방법을 고수해야 한다. 그러나 과학이나 논리는 궁극적 의문을 다루는데 있어서 한계를 드러낸다. 과학은 “어떻게”라는 질문에는 적절한
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  • 발행일 2023.02.01
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방법을 제공해 주고 있다. 모든 코시 수열이 수렴하는 체계(=수렴하는 수열의 값이 그 집합 안에 존재한다)를 완비적(Complete)이라고 한다. 복소수는 완비적이다. 그러나 유리수는 완비적이지 못한다. 예를 들어 1.4, 1.41, 1.414 ... 와 같은 유리수
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  • 발행일 2010.11.24
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취업자료 31건

추론: 103 데이터 분석 및 시각화: 104 빅데이터와 기계 학습: 104 실험 계획법 105 비모수 통계 105 빅데이터와 머신러닝 106 데이터 분석 도구와 소프트웨어 106 ? 통계분석 도구 소프트웨어에 대한 대학원 학위과정 입시문제 109 ? 석박사학위
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추론 방법, 기계학습 모델의 통계적 해석, 베이즈적 접근을 통한 복잡한 데이터 문제 해결 등을 주제로 연구를 진행하고, 주요 국제 학술지에 연구 결과를 게재하는 것을 목표로 삼고 있다. 박사과정 이후에는 대학이나 연구기관에서 연구 및
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방법 30 4. 기대 효과 및 의의 32 5. 연구 일정 32 6. 결론 32 ? 통계분석 학술이론에 대한 지식검증 기출문제 33 기초 이론과 개념: 33 회귀 분석 및 모델링: 34 가설 검정과 추론: 34 데이터 분석 및 시각화: 35 빅데이터와 기계 학습: 36 실험 계
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방법론 137 문제의식과 관심 분야의 선정 138 다학제적 접근과 융합 138 문헌 리뷰와 기존 연구 정립 139 탐구적 연구 방법의 채택 139 다양한 사고의 통합과 창의성 촉진 139 실용적인 철학 교육과 공공 참여 140 윤리적 사
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추론: 102 데이터 분석 및 시각화: 102 빅데이터와 기계 학습: 103 실험 계획법 104 비모수 통계 104 빅데이터와 머신러닝 104 데이터 분석 도구와 소프트웨어 105 ? 통계분석 도구 소프트웨어에 대한 대학원 학위과정 입시문제 107 ? 학위과정 입
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