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Research on Fair, Accountable, and Transparent ML systems
( Explaining what learned models predict: In which cases can we trust machine learning models and when is caution required )
Introduction
Our lives are becoming more dependent on the presence of machine learning(ML). But as data, the fue
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인공지능의 주요 활용 사례
7. 생성형 인공지능을 위해 활용될 수 있는 정보통신 기술
1) IoT(사물인터넷)
2) 보안 기술
3) 빅데이터(Big Data)
4) 클라우드 컴퓨팅(Cloud Computing)
5) 딥러닝(Deep Learning)
8. 나의 의견
Ⅲ. 결론
참고문헌
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AI and Machine Learning)에 관하여 조사하고 해당 분야에 활용될 수 있는 정보통신 기술에 관하여 서술해 보았다. 4차 산업혁명은 물리적, 생물학적, 디지털적 세계를 빅 데이터(big data)를 기반으로 통합시키고 산업, 경제 등 사회 전반에 영향을 미
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AI; Artificial Intelligence)
2.1.2 빅 데이터(Big Data)
2.1.3 사물인터넷(IoT; Internet of Things)
2.1.4 5세대 이동통신(5G)
2.1.5 가상현실(VR; Virtual Reality)
2.1.6 증강현실(Augmented Reality)
2.1.7 머신러닝(Maching Learning)
2.1.8 딥 러닝(Deep Learning)
2.1.9 클라우드 컴퓨
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데이터 사이언티스트가 이끄는 산업 혁신
오늘날 데이터 사이언티스트는 거의 모든 산업에서 혁신을 주도하고 있다. 금융, 의료, 제조, 마케팅 등 다양한 분야에서 데이터 사이언티스트의 영향력은 날로 커지고 있다.
금융 산업: 데이터 사
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> Ⅰ. 자기소개서의 중요성
Ⅱ. 다양한 자기소개서 유형
Ⅲ. 롯데백화점 자기소개서
Ⅳ. 포스코 자기소개서
Ⅴ. STX 자기소개서
Ⅵ. 대우조선해양 자기소개서
Ⅶ. 기본형
Ⅷ. 고난도형
Ⅸ. 질문 선택형
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우수기업(Best HRD) 80개사 인증. Retrieved from https://www.moel.go.kr/news/enews/report/enewsView.do?news_seq=12722
고용노동부. (2006, October 24). 인사관리 성공 우수사례((주)세아에삽). Retrieved from http://www.moel.go.kr/policy/policydata/view.do;jsessionid=xYsuwyTlnU24NaM4K7SSQJVg1fN5fe1
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Data Science), ② 데이터 애널리틱스(Data Analytics), ③데이터 분석(Data Analysis), ④인공지능(Artificial Intelligence), ⑤머신러닝(Machine Learning), ⑥딥러닝(Deep Learning)이 무엇인지 자세히 설명하시오.
1) 데이터 과학(Data Science)
2) 데이터 애널리틱스(Data An
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data management: Controlling data volume, velocity and variety.” META group research note 6.70, 2001
Manyika, James. et al, “Big data: The next frontier for innovation, competition.” Washington, DC: McKinsey Global Institute, 2011
Rawls J. Justice as Fairness: A Restatement. Cambridge : Harvard Univ
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Big data, AI, 기술융합 단계를 거쳐 우수한 모델을 만들어낸 기업 중 독일의 지멘스 스마트 공장, 제조업의 서비스화를 시행한 캐터필러, 유통의 시간단축의 혁신을 보여준 아마존 등은 우리나라가 강점을 가지지만 성장률 저하로 어려움을 겪
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