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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 마치며
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팀의 결성
8.결론
- 데이터 마이닝은 대용량 데이터베이스에 존재하는 여러가지 유용한 지식을 캐내는 기법으 로서 최근 들어 데이터베이스 분야에서 관심을 받고 있는 분야이다. 마이닝에서 얻을 수 있는 지식에는 연관규칙, 분류규칙, 요약
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Machine Learning Repository (http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Zoo)
* References
[1] Pang-Ning Tan, Michael Steinbach, Vipin Kumar. Introduction to Data Mining.
Infinity Books. 2007. 488-497, 591-596.
[2] 조인호. SAS 강좌와 통계컨설팅. 영진닷컴. 2006. 606-639, 680-695.
[3] 최종후, 한상태, 강
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(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)
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최신화된 교육과정, 교훈적 개념 등)
② 사람들의 행위와 인식의 변화 (예 : 교사들 자신의 역할에 대한 인식, 또는 감독단체 의 자신들에 대한 개념)
③ 교육제도에서 개개인이 자신에 대해 책임을 지는 원칙의 강화
④ 학습자에게 적합한 교
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data/admin/basic46.htmhttp://htvc.kaist.ac.kr/k/top9/venture09_01.htm
기타 인터넷 검색포털사이트 검색결과 Ⅰ. 서 론
Ⅱ. 본 론
1. 제 1상한(폐쇄-사회적 조직이론)
(가) F.W. Taylor의 과학적 관리법
(나) M. Webber의 관료이론
(다) H. Fayol의
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팀장의 추천->소속 실(본부)장 추천(대사인원의 40%)->교육훈련과정(30점) 점수와 추천점수를 합산하여 선정한다. 신입사원 포상제도인 것2001 Challenger'는 신입사원 중 우수자 20%를 대상으로 해외여행이라는 포상과 도전과제를 해결하기 위
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Learning의 개요
2.1 인터넷과 교육
2.2 e-Learning의 개념
2.3 온라인교육의 개념과 의의
2.4 e-Learning의 역사와 발전
-2.4.1 e-Learning의 발전과정
-2.4.2 국내 온라인 교육시장의 태동
-2.4.3 e-Learning의 발전 전망
2.5 e-Learning의 특징
-2.5.1 학
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Learning의 개요
2.1 인터넷과 교육
2.2 e-Learning의 개념
2.3 온라인교육의 개념과 의의
2.4 e-Learning의 역사와 발전
2.4.1 e-Learning의 발전과정
2.4.2 국내 온라인 교육시장의 태동
2.4.3 e-Learning의 발전 전망
2.5 e-Learning의 특징
2.5.1 학습자
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Learning의 개요
2.1 인터넷과 교육
2.2 e-Learning의 개념
2.3 온라인교육의 개념과 의의
2.4 e-Learning의 역사와 발전
2.4.1 e-Learning의 발전과정
2.4.2 국내 온라인 교육시장의 태동
2.4.3 e-Learning의 발전 전망
2.5 e-Learning의 특징
2.5.1 학
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