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데이타마이닝이 왜 지금 이렇게 부각되는 것인가?
데이타마이닝에서 사용되는 복잡한 방법론들이 지금 나와서 인가?
고객에 대한 분석이 이제서야 궁금해서 인가?
정보기술 환경의 변화
비즈니스 환경의 변화 1. DATAMINING의 정의
2. DAT
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데이터베이스(database) 응용
(10) 데이터마이닝 기법 (Data Mining)
(11) 정리 증명(theorem proving)
(12) 로보트 공학(robotics)
(13) 자동화 프로그래밍
(14) 문제 풀이 및 계획 수립
(15) 식별
4. 우리나라 AI 연구 실정
5.인공 지능의 한계
6. 맺
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데이터베이스(database) 응용
(10) 데이터마이닝 기법 (Data Mining)
(11) 정리 증명(theorem proving)
(12) 로보트 공학(robotics)
(13) 자동화 프로그래밍
(14) 문제 풀이 및 계획 수립
(15) 식별
4. 우리나라 AI 연구 실정
5. 인공 지능의 한계
6.
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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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데이터베이스(database) 응용
(10) 데이터마이닝 기법 (Data Mining)
(11) 정리 증명(theorem proving)
(12) 로보트 공학(robotics)
(13) 자동화 프로그래밍
(14) 문제 풀이 및 계획 수립
(15) 식별
4. 우리나라 AI 연구 실정
5. 인공 지능의 한계
6. 맺음
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데이터마이닝 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 마
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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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지능정보시스템학회 학술대회논문집, 224-231.
Cambria, E. (2016). Affective computing and sentiment analysis.IEEE Intelligent Systems,31(2), 102-107. Ⅰ. 서론
Ⅱ. 본론
2.1 빅데이터와 인공지능
2.2 빅데이터와 개인정보
2.3 디자이너와 빅데이터
Ⅲ. 결론
Ⅳ.
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data의 노이즈를 제거하고 각 퓨처당(acc,zyr x y z) 샘플링을 50개 300개씩 한다 */
void CutTrain(float **, float **, float **, float **, float **, float **, float **, float **);
/* test data의 노이즈를 제거하고 각 퓨처당(acc,zyr x y z) 샘플링을 50개 300개씩 한다 */
void CutT
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데이터 분석 활용 사례 18 목차
서론
본론
1, 인공지능과 데이터마이닝
2, 빅데이터(Big Data)의 활용 3, 빅데이터(Big Data)와 속도4, 빅데이터의 발달 영역
5, 국내 빅데이터 활용 사례
6, 개인정보와 프라이버시에 대한 고찰
결론
참고
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