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분석 결과 : 예측 정확도 100% (Best Model : CatBoost) 1. 데이터 분석 배경
2. 데이터 분석 목적
3. 데이터 분석 효과
4. 데이터 학습 결과
5. 분석 환경
6. 학습데이터 구조
7. 데이터 분석(EDA) 및 가공
8. 학습 모델 구축 및 예측
- CNN, DNN
- XG
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향상
6. 모델 학습 결과 : 예측 정확도 99.0% (LSTM 모델) 1. 데이터 분석 배경
2. 데이터 분석 목적
3. 데이터 분석 효과
4. 데이터 학습 결과
5. 분석 환경
6. 학습데이터 구조
7. 데이터 분석(EDA) 및 가공
8. 학습 모델 구축 및 예측 (LSTM, CNN)
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자동으로 판정하므로 사람의 실수가 없음
7. 모델 예측 정확도 : 97.4% (Best Model : CNN) 1. 데이터 분석 배경
2. 데이터 분석 목적
3. 데이터 분석 효과
4. 데이터 학습 결과
5. 분석 환경
6. 학습데이터 구조
7. 데이터 분석(EDA) 및 가공
8. 학
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자동화된 기술을 통해 농작물을 효율적으로 관리합니다. 수작업 수확은 스마트 팜의 주요 기술에 포함되지 않습니다.
125. 다음 중 빅데이터 분석의 주요 특징으로 올바르지 않은 것은?
① 데이터의 양이 방대하다
② 실시간 데이터 분석이 가
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학습의 효율성을 높인다. 발음 교정, 어휘 연습, 언어 이해도 등을 분석하여 개인화된 학습 로드맵을 제공할 예정이다.
예체능 분야의 AI 적용: 음악, 체육, 미술 등 예체능 분야에 맞는 AI 모델을 개발하여, 실시간 피드백을 제공하고, 개인 맞
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모델의 진화: GPT-1부터 GPT-4까지
3. 챗GPT가 사회에 미치는 영향
3.1 일상생활의 변화
3.2 비즈니스 환경에서의 활용
3.3 직업 시장의 변화
4. 챗GPT가 교육에 미치는 영향
4.1 교육 방식의 변화
4.2 학습자에게 미치는 영향
4.3 교육자에게 미
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자동화 시스템(SFA)
13강 CRM중심의 고객서비스 전략
1. 기존 vs CRM 중심의 고객 서비스
2. CRM 중심의 고객서비스 원칙
3. VOC관리
4. 고객서비스 조직
14강 CRM과 조직이슈
1. 성공적인 CRM전략 구현을 위한 조직역량
2. 조직문화
3. 조직체제
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모델에 맞는 eCRM 구축 실행 가이드 \" 거름
2. \"송현수 \"CRM 경영혁명 \" 새로운 제안
3. 송현수, 「e-CRM 구축과 운용 전략」, 새로운 제안, 2001
4. 이유재 “서비스마케팅”
5. 최정환, 이유재 \"죽은 CRM과 살아있는 CRM\", 2001
6. 삼성경제연구소 (2000.9
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모델에 맞는 eCRM 구축 실행 가이드」 2001 거름
☞ 송현수 「CRM 경영혁명」 2002새로운 제안
☞ 송현수 「e-CRM 구축과 운용 전략」 2001 새로운 제안
☞ 이유재 「서비스마케팅」 2004 학현사
☞ 최정환, 이유재 「죽은 CRM과 살아있는 CRM」 2001 한언
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모델 설정 103
2. 연구문제 및 가설 설정 104
3. 측정변수의 조작적 정의 105
4. 자료수집방법 108
5. 측정변수의 신뢰성 및 타당성 109
제2절. 분석 결과 114
1. 표본의 인구통계적 특성 114
2. 확인적 요인분석을 통한 수정모델의 타당성 검증 1
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모델을 통한 항공기 결항 예측 모델 개발
수상: 없음
대회 : OOOO 빅데이터 컴페티션
주최/주관 : OO멤버스
기간 : 2024.12
결과: 아이템,사용자기반 협업필터링을 이용한 상품 추천 알고리즘 개발
수상: 없음 1. 높은 목표 설정 자발적으로 최고
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학습자의 학습 기록 및 선호도 데이터와 연계하여 개인화된 학습 경로를 제공하는 시스템을 설계하고, 실제 교실 환경에서의 반응과 학습 효과를 분석하는 후속 연구로 확장하고자 합니다. 1. 인공지능학 연구주제 및 연구계획 1
2. 인
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모델 수립에 적극 임할 것입니다. 특히, 교육, 환경, 보건 등 공공 영역에서 IT 기술을 활용한 사회혁신 프로젝트를 추진하여, 기술 기반의 지속 가능한 사회 발전에 선도적 역할을 하겠습니다.
마지막으로, 평생학습과 자기개발을 통해 변화하
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AI 전문가로 성장하여, 인공지능 기술이 가져올 미래 혁신을 선도하는 인재가 되고자 합니다. 1.지원 동기 및 관심 학문 분야
2.전적 대학교에서 수학한 전공분야와 지원 학부?과 전공과의 연계성
3.향후 학습 목표 및 진로계획, 기타 특
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학습자로서 자기계발에 힘쓰며 변화하는 교육 환경과 사회적 요구에 유연하게 대응하겠습니다. 교육과 인공지능 기술의 융합을 통한 혁신을 지속적으로 추진하며, 창의융합교육 분야의 선도자로서 미래 인재 양성과 교육 발전에 기여할 것
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