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머신러닝 즉 기계 학습이라는 용어의 뜻은 단지 프로그램 스스로가 학습을 한다는 의미입니다. 보다 일반적으로 표현한다면 일종의 자동화된 데이터 분석 방법이라고 할 수 있습니다. 머신 즉 프로그램이 데이터를 바탕으로 스스로 학습하고
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유전 알고리즘은 최적화 문제에 대한 솔루션을 찾기 위한 기계 학습 및 인공 지능 분야에서 많이 사용되는 하나의 알고리즘입니다. 유전자와 인공지능이 어떤 관계를 갖고 있는지 왜 유전 알고리즘이 이토록 많이 사용되는 주요한 알고리즘
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러닝」, 2015.12.10., 동아엠앤비,
도안구, 인공지능의 혁신 딥러닝... 클라우드와 빅데이터 플랫폼 덕, 한국철도학회
현대경제연구원, AI시대, 한국의 현주소는? - 국내 AI 산업 전반 점검
김영형 외 2명, 2015, 딥러닝 기반의 미래기술 전망, 한국정
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learning are transforming the future of farming, Caroline Osterman,
https://medium.com/the-coleman-fung-institute/blue-river-technology-how-robotics-and-machine-learning-are-transforming-the-future-of-farming-f355398dc567
3. AI in Agriculture Present Applications and Impact, Daniel Faggella, https
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learning), 딥러닝(deep learning), 사물인터넷(Internet on Things), 로봇공학, 클라우드 컴퓨팅 등으로 대표되며, 이런 신기술들을 통하여 초연결, 탈중앙화/분권화, 공유/개방을 통한 맞춤형 및 지능화 세계 구축을 지향하는 것이 4차 산업혁명의 본질이
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러닝 기술의 활용도 증대될 것으로 예상된다. 또한, 세포 수준 진단 기술은 암 등의 질병의 조기 발견과 예방에 큰 역할을 할 수 있기 때문에, 이를 위한 연구도 더욱 활발히 이루어질 것으로 예상된다. 마지막으로, 보다 효과적인 치료 개발을
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AI)과 머신러닝 기술을 이용하여 통신 네트워크의 효율성을 향상시키고, 사용자 맞춤형 콘텐츠를 제공하는 서비스 개발에 참여하고자 합니다. 이를 위해, 저는 최신 기술 동향에 대한 지속적인 연구와 학습을 통해 업계 변화에 발 빠르게 대응
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러닝 알고리즘을 활용한 예측 모델 개발에 참여했습니다. 이 프로젝트는 제가 이론적 지식을 실제 문제에 적용하고, 실질적인 연구 경험을 쌓는 데 도움이 되었습니다. 또한, 저는 여러 기술 세미나와 워크숍에 참여하여 컴퓨터 공학과 관련
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러닝 알고리즘을 개발하고 최적화하는 작업을 수행했으며, 이는 실제 산업 문제 해결에 직접 적용될 수 있는 중요한 기술입니다. 자기 소개서
- 포스코 ICT -
1. 지원 동기 및 입사 후 포부
2. 학업 및 전문성
3. 경력 및 경험
4. 강점 및
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러닝에 큰 관심을 가지고 있으며, 이 분야에서의 여러 프로젝트와 연구 활동에 참여하면서 중요한 성과를 이루었습니다. 예를 들어, 학부 시절에 참여한 한 프로젝트에서는, 효율적인 알고리즘을 사용하여 데이터 분석 및 예측 모델을 개발하
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