HOME / ¹®¼­°øÀ¯ / /

Åë°è ÇнÀÀÚ¿¡°Ô ÇÊ¿äÇÑ ¿ª·® - ½æ³×ÀÏ 1page
1/14
  • 1 page
  • 2 page
  • 3 page
  • 4 page
  • 5 page
  • 6 page
  • 7 page
  • 8 page
  • 9 page
  • 10 page
  • 11 page
  • 12 page
  • 13 page
  • 14 page

Åë°è ÇнÀÀÚ¿¡°Ô ÇÊ¿äÇÑ ¿ª·®

¼­½Ä¹øÈ£
TZ-SHR-1023796
µî·ÏÀÏÀÚ
2019.04.29
ºÐ·®
23 page / 1.29 MB
Æ÷ÀÎÆ®
3,000 Point ¹®¼­°øÀ¯ Æ÷ÀÎÆ® Àû¸³¹æ¹ý ¾È³»
ÆÄÀÏ Æ÷¸Ë
Adobe PDF (pdf)
Èıâ Æò°¡

0

0°ÇÀÇ Èı⺸±â

µî·ÏÀÚ

kd*** ºê·ÐÁî

µî±Þº° ÇýÅú¸±â

Åë°èÇнÀÀÚ¿¡°Ô ÇÊ¿äÇÑ ¿ª·®¿¡ ´ëÇØ ±â¼úÇÑ Åë°èÇÐ Âü°íÀÚ·áÀÔ´Ï´Ù.

  • Adobe PDF (pdf)Adobe PDF (pdf)
Çʿ俪·®
¿¬°ü ÃßõÀÚ·á
 Åë°è ÇнÀÀÚ¿¡°Ô ÇÊ¿äÇÑ ¿ª·® #1 Åë°è ÇнÀÀÚ¿¡°Ô ÇÊ¿äÇÑ ¿ª·® #2 Åë°è ÇнÀÀÚ¿¡°Ô ÇÊ¿äÇÑ ¿ª·® #3
 Åë°è ÇнÀÀÚ¿¡°Ô ÇÊ¿äÇÑ ¿ª·® #4 Åë°è ÇнÀÀÚ¿¡°Ô ÇÊ¿äÇÑ ¿ª·® #5 Åë°è ÇнÀÀÚ¿¡°Ô ÇÊ¿äÇÑ ¿ª·® #6
 Åë°è ÇнÀÀÚ¿¡°Ô ÇÊ¿äÇÑ ¿ª·® #7 Åë°è ÇнÀÀÚ¿¡°Ô ÇÊ¿äÇÑ ¿ª·® #8 Åë°è ÇнÀÀÚ¿¡°Ô ÇÊ¿äÇÑ ¿ª·® #9
 Åë°è ÇнÀÀÚ¿¡°Ô ÇÊ¿äÇÑ ¿ª·® #10 Åë°è ÇнÀÀÚ¿¡°Ô ÇÊ¿äÇÑ ¿ª·® #11 Åë°è ÇнÀÀÚ¿¡°Ô ÇÊ¿äÇÑ ¿ª·® #12
 Åë°è ÇнÀÀÚ¿¡°Ô ÇÊ¿äÇÑ ¿ª·® #13 Åë°è ÇнÀÀÚ¿¡°Ô ÇÊ¿äÇÑ ¿ª·® #14

Àüü 23 page Áß 14 page±îÁö ¹Ì¸®º¸±â°¡ °¡´ÉÇÕ´Ï´Ù.

1Àå Åë°è ¸Ó½Å·¯´× ¹× µ¥ÀÌÅ͸¶ÀÌ´× ÀÌÇØ

2Àå µðÁöÅÐ ½Ã´ë µðÁö·¯Æ¼

3Àå Åë°è ÇнÀÀÚ¿¡°Ô ÇÊ¿äÇÑ ¿ª·®
1. ÇнÀ ³»¿ë
2. ÇнÀ ¹æ¹ý Open sourceÀÇ È°¿ë
3. °æÇè È®º¸ ¹æ¾È Á¦¾È

  1  Åë°èÇй®À»¹è¿ì´ÂÇнÀÀڵ鿡°ÔÁ¦¾È  
-Åë°è¿¡Ãß°¡Áö½ÄÀ»µ¡ºÙÀ̴°÷¿¡±âȸ°¡ÀÖ´Ù.
-±×·¯±âÀ§ÇØ, software¿Í»ê¾÷°æÇèÀ¸·ÎÁö½ÄÀ»À¶ÇÕÇÏÀÚ.
-open source È°¿ë
  2  
¸ñÂ÷
Åë°è, ¸Ó½Å·¯´×¹×µ¥ÀÌÅ͸¶ÀÌ´×ÀÌÇØ  µðÁöÅнôëµðÁö·¯Æ¼  
Åë°èÇнÀÀÚ¿¡°ÔÇÊ¿äÇÑ¿ª·®ÇнÀ³»¿ëÇнÀ¹æ¹ý: open sourceÀÇÈ°¿ë°æÇèÈ®º¸¹æ¾ÈÁ¦¾È
  3  Åë°èÇй®°úÁ¦Á¶±â¾÷¿¡¼­ÇÊ¿äÇÑ¿ª·®  
Á¦Á¶±â¾÷ÀºÀü·«À»À§ÇÑ°í°´°ú»ê¾÷ºÐ¼®Àº¹°·Ð¿î¿µ¼³ºñ, ÀÛ¾÷¹æ¹ý¹×Á¦Ç°¿î¿µ»óȲÀÇÁø´Ü°ú¿¹ÃøÀ»ÅëÇÏ¿©±â¾÷ÀÇ°¡Ä¡¸¦³ôÀϼöÀÖµµ·Ïµ¥ÀÌÅÍ¿Í°ü·Ã¼Ö·ç¼ÇÀ»ÀÀ¿ëÇÒ¼öÀִ¿ª·®ÀÌÇÊ¿äÇÏ´Ù.
Á¦Á¶±â¾÷ÀÇ°æ¿ìÅë°è±â¹Ý¿¡Ãß°¡ÀûÀÎknowledge °¡ÇÊ¿äÇÏ´Ù.
ÇкΰúÁ¤Ãâó: ¼­¿ï´ëÇÐÅë°èÇкι״ëÇпø°úÁ¤, ¿¬¼¼´ëÇÐÀÀ¿ëÅë°èÇкΰúÁ¤¼Ò°³
Åë°èÇÐÀºÀÚ¿¬Çö»ó, »çȸÇö»ó, °æÁ¦Çö»óµîÀÇ¿©·¯ºÐ¾ß¿¡¼­¾ò¾îÁö´ÂÀڷḦ°úÇÐÀûºÐ¼®¹æ¹ýÀ»ÅëÇØÇöÇö»óÀ»ÆľÇÇÏ°íÀ̸¦¹ÙÅÁÀ¸
·Î¹Ì·¡¸¦¿¹ÃøÇϴ¼ö´ÜÀ»Á¦°øÇÏ´ÂÇй®(ÀÌ·ÐÅë°è, ÀÀ¿ëÅë°è)ÀÌ´Ù.
  4  
data miningÀǹüÀ§-´Ù¾çÇÑ¿©·¯¼Ö·ç¼ÇÀ»ÀÌ¿ëÇÑÀÀ¿ë»ç·Ê°¡¸¹À̳ªÅ¸³ª°íÀÖÀ½
data mining process   
´ë·®ÀÇdata·ÎºÎÅͱ׾ȿ¡¼û¾îÀÖ´Â(implicit) »õ·Ó°í(previously unknown), °¡Ä¡ÀÖ°í(non-trivial), ÀÇ»ç°áÁ¤¿¡À¯¿ëÇÑ(potentially useful) Á¤º¸¸¦Ã£´Â°Í
ºÐ·ù(classification) / ÃßÁ¤(estimation) / ¿¹Ãø(prediction)
À¯»ç¼ºÁý´ÜÈ­(affinity grouping) ¶Ç´Â¿¬°ü¼º±ÔÄ¢(association rules)
±ºÁýÈ­(clustering) / ¼³¸í(description)°úÇÁ·ÎÆÄÀϸµ(profiling)
ȸ±ÍºÐ¼®¸ðÇü/ Àΰø½Å°æ¸Á/ »ýÁ¸ºÐ¼®    5  machine learning ¹üÀ§¿ÍÀÚ±âÇнÀ¿©·¯¾Ë°í¸®Áò  machine learning algorithm   
-symbolic learning-neural : svm, cnn, etc.-evolutionary : genetic algorithm-probability : bayesian network, markov random field-others : dt, reinforcement learning, etc.
data miningÀ̺¸´ÙÆ÷°ýÀûÀ̶ó¸émachine learningÀºai °³³äÀ»È°¿ëÇÏ¿©±â°èÀÇÀÚ±âÇнÀ¿¡ÀÇÇѸ𵨷ε¥ÀÌÅͺм®°úÀÀ¿ë¿¡È°¿ëÇϴ°ÍÀ¸·ÎÁö¼ÓÀûÀ¸·Î°ü·Ã¾Ë°í¸®ÁòÀ̺¸¿ÏµÇ°í»õ·Ó°Ô¸¸µé¾îÁö°íÀÖÀ½
  6  
±×·³¿¡µµ, ¿Ö¸ðµÎ°¡°ü½ÉÀ»°®´Â°£´ÜÇÑ¿¹Ãø(¼ºÀå, ħü)µµ¾î·Á¿î°¡?
ÀûÀýÇÑÈ°¿ë´ë»ó°úºÐ¼®ÀÇÇÑ°è( ¿¹: Áö±ÝÀ̼ºÀåor ħü±¹¸éÀΰ¡? )
À̹ÌÁöÃâó: ¸Å°æÀÌÄÚ³ë¹Ì, xxxx.xx.xx   
¸¹Àº°æÁ¦Àü¹®°¡±×¸®°í¼ö¸¹ÀºÁöÇ¥°¡ÀÖÀ½¿¡µµÇѱ¹°æÁ¦°¡Áö±Ý¼ºÀåor ħü¿©ºÎ¿¡´ëÇÑ°£´ÜÇÑÁú¹®¿¡½±°Ô´äÀ»ÇÏÁö¸øÇϴ°¡?
±×·¡¼­Çý¾ÈÀ»°¡Áö°íÀÖ´ÂÅõÀÚÀÚ°¡Á¸Àç  Á¸ÀçÇϴ±â¼úÀ»Å¹¿ùÇѽð¢À¸·ÎÈ°¿ëÇϴ¿ª·®  ¿©·¯±â¼úÀ»À¶ÇÕÇϴ¿ª·®  data ºÐ¼®À»À§ÇÑÁö½Ä¿µ¿ª  big data analytics  Åë°è¹×data mining  machine learning  data analytics È°¿ë    7     (ÀÌÇÏ »ý·«)

¹ÞÀº º°Á¡

0/5

0°³ÀÇ º°Á¡

¹®¼­°øÀ¯ ÀڷḦ µî·ÏÇØ ÁÖ¼¼¿ä.
¹®¼­°øÀ¯ Æ÷ÀÎÆ®¿Í Çö±ÝÀ» µå¸³´Ï´Ù.

Æ÷ÀÎÆ® : ÀÚ·á 1°Ç´ç ÃÖ´ë 5,000P Áö±Þ

Çö±Ý : ÀÚ·á 1°Ç´ç ÃÖ´ë 2,000¿ø Áö±Þ

ÈıâÀÛ¼º»ç¿ëÈı⸦ ÀÛ¼ºÇÏ½Ã¸é ¹®¼­°øÀ¯ 100 point¸¦ Àû¸³ÇØ µå¸³´Ï´Ù.

¼­½Äº°Á¡ ¡Ù¡Ù¡Ù¡Ù¡Ù

0/120

»ç¿ëÈıâ (0)

µî·ÏµÈ ¸®ºä°¡ ¾ø½À´Ï´Ù.

ù¹ø° ¸®ºä¾î°¡ µÇ¾îÁÖ¼¼¿ä.

ÀÌÀü1´ÙÀ½