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알고리즘(K-Nearest Neighbor)
서포트 벡터 머신(Support Vector Machine, SVM)
결정 트리(Decision Tree)
총체적 학습
랜덤 포레스트(Random Forest)
XG 부스트(XG Boost)
머신러닝의 성능
PART 5
진단에 응용한 베이즈 정리
베이즈 정리란?
PAR
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통한 다층모형에서의 변수 선택. 교육과학연구. Ⅰ. 서론
Ⅱ. 본론
1. 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
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머신러닝(Machine Learning), ⑥딥러닝(Deep Learning)이 무엇인지 자세히 설명하시오.
1) 데이터 과학(Data Science)
2) 데이터 애널리틱스(Data Analytics)
3) 데이터 분석(Data Analysis)
4) 인공지능(Artificial Intelligence)
5) 머신러닝(Machine Learning)
6) 딥러닝(Deep Le
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개념 및 특징 이해. 블록체인과 기존 거래 방식의 차이점(중앙 관리자의 부재, 데이터 분산). 블록체인의 유형(퍼블릭, 프라이빗, 컨소시엄) 및 핵심 기술 요소(P2P 네트워크, 스마트 계약, 해시 함수, 합의 알고리즘) 이해. 블록체인 트릴레마와
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머신러닝 기반 학습 성과 예측 기술
(3) VR 기술 활용 구조 및 UX 설계
(4) 게임화 요소 구현 방식 (레벨업, 배지, XP 등)
(5) 실시간 피드백 및 습관 분석 기술
5. 제품/서비스 상세
(1) 사용자 가입 및 초기 진단 절차
(2) 직장인 맞춤형 코딩 영
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개념: 33
회귀 분석 및 모델링: 33
가설 검정과 추론: 34
데이터 분석 및 시각화: 34
빅데이터와 기계 학습: 35
실험 계획법 36
비모수 통계 36
빅데이터와 머신러닝 37
데이터 분석 도구와 소프트웨어 37
? 통계분석 도구 소프트웨어에 대한 대
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이해
1. CRM의 정의 및 분류
2. CRM의 특징
제 2 절. CRM의 도입전략
1. CRM 전략
2. CRM .필수 요소
3. 비즈니스 모델에 따른 CRM 전략
제 3 절. CRM의 성공요소
제 4 절. CRM에 대한 전망 및 도입효과
제 5 절. CRM의 성공사례 기업
1. LG 캐피탈과 SK증
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개념 아래 정리하고 정의내리는 어렵다. 그렇기 때문에 우리가 이 예술 사조를 이해하기 위해서는 기존과는 다름 방법론적 태도가 필요하다.
그저 커다란 맥락에서 본다면, 우연성에 의한 사실의 인식을 중요시 여겼던 그들의 관점을 따라가
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교육과 훈련 44
4. 시스템 44
제6장 결 론 46
참 고 문 헌 49
<표 목 차>
<표 2-1> 기존의 품질 경영 활동과 6시그마의 차이점13
<표 2-2> 6시그마 개념 용어 정리14
[그림목차]
[그림 3-1] KT 6시그마 비전과 목표24
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통한 소극적 형태의 교육만이 존재할 뿐이다. 이처럼 프로그램의 양이나 많은 보급에도 신경을 써야하지만, 그보다 중요한 것이 바로 프로그램의 질적 수준이다. 앞에서 서술한 것들을 토대로 앞으로 개발되어야 할 프로그램의 내용을 정리
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러닝의 차이점은 무엇인가요?
12. 과적합을 방지하기 위한 방법은?
13. AI의 미래는 어떻게 전망하나요?
14. 딥러닝 모델을 설계할 때 고려하는 요소는?
15. 최근 주목받는 AI 기술 중 관심 있는 것은?
16. AI 윤리를 실천하기 위한 방법은
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핵심문제 279
? 공통상식문제-시사상식문제 280
? 핵심 면접팁과 면접자세 300
가. 면접의 태도와 효과 300
나. 면접 분위기 및 기출문제 300
다. 면접 이모저모 301
라. 면접시 평가내용 302
? 자소서 작성의 성공패턴 302
가. 자소서 작성 성공패
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응용통계학과에서 쌓은 전문 지식과 실무 역량을 최대한 활용하여 국내외 데이터 산업과 사회 발전에 기여하는 유능한 전문가로 성장하겠습니다. Ⅰ. 학업 목표
Ⅱ. 전공 선택의 동기와 지원 배경
Ⅲ. 전공 관련 학업 및 실무 경험
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핵심 개념을 익혔습니다.
이러한 학습을 통해 LG CNS가 주력하는 DX 기술(클라우드, AI, 데이터 분석 등)을 깊이 있게 이해하고 실무에 적용할 수 있는 기반을 마련하였습니다. 입사 후에는 이론적 지식과 실무 경험을 결합하여, 기업의 디지털 전
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개념: 121
라. 회귀 분석 및 모델링: 121
마. 가설 검정과 추론: 122
바. 데이터 분석 및 시각화: 122
사. 빅데이터와 기계 학습: 123
아. 실험 계획법 124
자. 비모수 통계 124
차. 빅데이터와 머신러닝 125
카. 데이터 분석 도구와 소프트웨어 125
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