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빅데이터분석의현재와미래 2018 동국대학교통계학과이영섭 yung@dongguk.edu 데이터마이닝 (Data Mining) 데이터마이닝과 KDD KDD (Knowledge Discovery in Data) 란? - 데이터에서숨겨져있는유용한패턴들을알아나가는전체적인과정 KDD 학회의변천사 - Knowledge Discovery in Databases(1989)

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파이썬을이용한빅데이터수집. 분석과시각화 Part 2. 데이터시각화 이원하 목 차 1 2 3 4 WordCloud 자연어처리 Matplotlib 그래프 Folium 지도시각화 Seabean - Heatmap 03 07 16 21 1 WORDCLOUD - 자연어처리 KoNLPy 형태소기반자연어처리 http://www.oracle.com/technetwork/java/javase/downloads/index.html

KCC2011 우수발표논문 휴먼오피니언자동분류시스템구현을위한비결정오피니언형용사구문에대한연구 1) Study on Domain-dependent Keywords Co-occurring with the Adjectives of Non-deterministic Opinion

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보안연구부 -2016-016 머신러닝 (Machine 개요및활용동향 - 금융권인공지능 (AI) 을위한머신러닝과딥러닝 - ( 보안연구부보안기술팀 / 2016.3.24.) 개요 이세돌 9단과인공지능 (AI, Artificial Intelligence) 알파고 (AlphaGo) 의대국 ( 16 년 3월 9~15일총 5국 ) 의영향으로 4차산업혁명단계 1) 진입을인식함과더불어금융권에서도인공지능기술이주목받게됨에따라,

클라우드사회과학연구자동화 사용자매뉴얼 http://ssra.or.kr 알림 목 차 1. 클라우드사회과학자동화란? 1. 1 목적및의의 1) 교육심리학용어사전 (2000) - 8 - 1. 2 주요기능및특징 설문지작성자동화 - 9 - 자료수집자동화 통계분석자동화 - 10 - - 11 - 2. 클라우드사회과학연구자동화시작하기 2.2 시작하기 2.2 절차및지원기능

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Semantic Search and Data Interoperability for GeoWeb

빅데이터 비즈니스 전략 세미나 비정형 빅데이터의 가치와 서비스 활용 방안 2012.10.31 최광선 본부장 솔트룩스 전략사업본부 목차 비정형 빅데이터의 거버넌스 비정형 빅데이터 분석 사례 비정형 빅데이터 분석 방법 소셜 빅데이터 분석의 어려움 활용 서비스 소개 2 비정형 빅데이터의 거버넌스 3 데이터 IDC s Digital Universe Study, sponsored

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빅데이터분석을위한데이터마이닝방법론 SAS Enterprise Miner 활용사례를중심으로 9 주차 예측모형에대한평가 Assessment of Predictive Model 최종후, 강현철 차례 6. 모형평가의기본개념 6.2 모델비교 (Model Comparison) 노드 6.3 임계치 (Cutoff) 노드 6.4 의사결정 (Decisions) 노드 6.5 기타모형화노드들

(134-145)업계소식

02 03 04 05 06 07 08 09 10 11 12 13 14 15 16 17 기획연재 10월의 축제 여행지 및 문화행사 소개 진주유등의 유래 아름다운 남강과 진주성을 배경으로 펼쳐지는 빛의 축제에 여러분을 초대합니다. 진주에서 남강에 띄우는 유등놀이는 우리 겨레의 최대 수난기였던 임진왜란의 진주성 전 투에 기원하고 있다. 1592년 10월

(142-157)업계소식

(148-163)업계소식(14.01월)

(124-137)전국네트워크

저작자표시 - 비영리 - 변경금지 2.0 대한민국 이용자는아래의조건을따르는경우에한하여자유롭게 이저작물을복제, 배포, 전송, 전시, 공연및방송할수있습니다. 다음과같은조건을따라야합니다 : 저작자표시. 귀하는원저작자를표시하여야합니다. 비영리. 귀하는이저작물을영리목적으로이용할

저작자표시 - 비영리 - 변경금지 2.0 대한민국 이용자는아래의조건을따르는경우에한하여자유롭게 이저작물을복제, 배포, 전송, 전시, 공연및방송할수있습니다. 다음과같은조건을따라야합니다 : 저작자표시. 귀하는원저작자를표시하여야합니다. 비영리. 귀하는이저작물을영리목적으로이용할수없습니다. 변경금지. 귀하는이저작물을개작, 변형또는가공할수없습니다. 귀하는, 이저작물의재이용이나배포의경우,

Tree 기반의 방법

Tree 기반의방법 박창이 서울시립대학교통계학과 박창이 ( 서울시립대학교통계학과 ) Tree 기반의방법 1 / 25 학습내용 의사결정나무 (decision tree) 회귀나무 (regresion tree) 분류나무 (classification tree) 비교앙상블알고리즘 (ensemble algorithm) 배깅 (bagging) 랜덤포레스트 (random

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2019년도 지엠디 교육

한컴지엠디모바일포렌식전문교육 HancomGMD Leading Mobile Forensics Company 교육목적모바일포렌식동향및이론의체계적인학습과포렌식도구사용의전문성강화를통해모바일증거물에대한과학수사역량을향상시키고자함 정기 (2019 년 ) CURRICULUM SUMMARY 월 도구운용교육 ( 모바일기초 ) (2 일과정 ) 분석도구운용교육 (RED 심화 )

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저작자표시 - 비영리 - 변경금지 2.0 대한민국 이용자는아래의조건을따르는경우에한하여자유롭게 이저작물을복제, 배포, 전송, 전시, 공연및방송할수있습니다. 다음과같은조건을따라야합니다 : 저작자표시. 귀하는원저작자를표시하여야합니다. 비영리. 귀하는이저작물을영리목적으로이용할

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딥러닝첫걸음 4. 신경망과분류 (MultiClass) 다범주분류신경망 Categorization( 분류 ): 예측대상 = 범주 이진분류 : 예측대상범주가 2 가지인경우 출력층 node 1 개다층신경망분석 (3 장의내용 ) 다범주분류 : 예측대상범주가 3 가지이상인경우 출력층 node 2 개이상다층신경망분석 비용함수 : Softmax 함수사용 다범주분류신경망

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SPSS 모듈별구성 SPSS Korea 데이타솔루션 1 SPSS 제품구성 C/S 기능별제품구성 SPSS Server SPSS Client 기능 대량의데이터를처리할수있는고성능 machine 에탑재 서버의강력한스칼라처리기능과향상된수행능력을전달 SPSS Client 의처리요구를받아서통계분석작업을수행하는 Multi-thread Backend Engine 통계분석자

Microsoft Word - th1_Big Data 시대의 기술_ _조성우

Theme Article Big Data 시대의기술 중앙연구소 Intelligent Knowledge Service 조성우 1. 시대의화두 Big Data 최근 IT 분야의화두가무엇인지물어본다면, 빅데이터가대답들중하나일것이다. 20년전의 PC의메모리, 하드디스크의용량과최신 PC, 노트북사양을비교해보면과거에비해데이터가폭발적으로늘어났다는것을실감할수있을것이다. 특히스마트단말및소셜미디어등으로대표되는다양한정보채널의등장과이로인한정보의생산,

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I. 문서표준 1. 문서일반 (HY중고딕 11pt) 1-1. 파일명명체계 1-2. 문서등록정보 2. 표지표준 3. 개정이력표준 4. 목차표준 4-1. 목차슬라이드구성 4-2. 간지슬라이드구성 5. 일반표준 5-1. 번호매기기구성 5-2. 텍스트박스구성 5-3. 테이블구성 5-4. 칼라테이블구성 6. 적용예제 Machine Learning Credit Scoring

전산학부전공과목이수요건 (2015 학년도이전입학생학사과정용 ) 공통이수요건은반드시따로확인하시기바랍니다. 졸업이수학점 : 총 130 학점이상이수 ( 특이사항 ) 기초선택이수요건 : - 기초선택교과목으로선형대수학개론을반드시포함하여야하며, 복수전공이수자는선형대수학개론을반드시

(2015 학년도이전입학생학사과정용 ) 졸업이수학점 : 총 130 학점이상이수 ( 특이사항 ) 기초선택이수요건 : - 기초선택교과목으로선형대수학개론을반드시포함하여야하며, 복수전공이수자는선형대수학개론을반드시포함하여 3학점이상이수하여야함. 기초선택이수학점은학번별교과목이수요건참조 전공 : 43학점이상이수 - 전공필수 : 19학점 - 이산구조, 데이타구조, 알고리즘개론,

<BBE7C8B8C0FBC0C7BBE7BCD2C5EBBFACB1B820C3D6C1BEBAB8B0EDBCAD2E687770>

국립국어원 2007-01-42 사회적의사소통연구 : 성차별적언어표현사례조사및대안마련을위한연구 국립국어원 한국여성정책연구원 제출문 국립국어원장귀하 국립국어원의국고보조금지원으로수행한 사회적의사 소통연구 : 성차별적언어표현사례조사및대안마련을위한 연구 의결과보고서를작성하여제출합니다. 한국여성정책연구원 안상수 백영주, 양애경, 강혜란, 윤정주 목 차 연구개요 선행연구의고찰

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실습강의개요와인공지능, 기계학습, 신경망 < 인공지능입문 > 강의 허민오 Biointelligence Laboratory School of Computer Science and Engineering Seoul National University 실습강의개요 노트북을꼭지참해야하는강좌 신경망소개 (2 주, 허민오 ) Python ( 프로그래밍언어 ) (2주, 김준호

Microsoft Word - LectureNote.doc

5. 보간법과회귀분석 . 보간법 Iterpolto. 서론 응용예 : 원자간 pr-wse tercto Tlor Seres oe-pot ppromto 를사용할수없는이유 Appromte / t 3 usg Tlor epso t.! P! 3 4 5 6 7 P 3-3 -5-43 -85 . Newto Tlor Seres 와의관계 te dvded derece Forwrd

ePapyrus PDF Document

S U M M A R Y 요약 1. 연구의배경및목적 국민행복을추구하는국정기조에따라수요및지역맞춤형정책의중요성이부각되면서, 국민의정책수요를시의성있게파악할수있는정책수단의필요성이증대하고있음 국민의정책수요를파악하기위해국민여론을직 간접적으로청취하고이를정책형성에반영하는노력이증대하고있음 특히, 정보통신기술의발달에따른국민들의의사소통방식변화를고려하고자인터넷소셜미디어로수집된비정형빅데이터를분석하여국민여론의트렌드와그동태를모니터링하려는움직임이커지고있음

비선형으로의 확장

비선형으로의확장 박창이 서울시립대학교통계학과 박창이 ( 서울시립대학교통계학과 ) 비선형으로의확장 1 / 30 개요 선형모형은해석과추론에장점이있는반면예측력은제한됨능형회귀, lasso, PCR 등의방법은선형모형을이용하는방법으로모형의복잡도를감소시켜추정치의분산을줄이는효과가있음해석력을유지하면서비선형으로확장다항회귀 (polynomial regression): ( 예 )

동아시아국가들의실질환율, 순수출및 경제성장간의상호관계비교연구 : 시계열및패널자료인과관계분석

동아시아국가들의실질환율, 순수출및 경제성장간의상호관계비교연구 : 시계열및패널자료인과관계분석 목차 I. 서론 II. 동아시아각국의무역수지, 실질실효환율및 GDP간의관계 III. 패널데이터를이용한 Granger인과관계분석 IV. 개별국실증분석모형및 TYDL을이용한 Granger 인과관계분석 V. 결론 참고문헌 I. 서론 - 1 - - 2 - - 3 - - 4

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모 금융회사 오픈소스 및 머신러닝 도입 이야기 김 형 준 2 0 발표자소개 1 인터넷폐쇄망에서분석시스템구축 (feat. 엔지니어가없을때 ) 2 분석보고서자동화 3 Machine Learning 삽질기 ( 분석 & 개발 ) 3 0 발표자소개 1 인터넷폐쇄망에서분석시스템구축 (feat. 엔지니어가없을때 ) 2 분석보고서자동화하기 3 Machine Learning

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아는것과그것을행동하는것은다르다 생각하는하는백성이야산다. - 함석헌 4 차산업혁명핵심데이터가공플랫폼 (DMP): 스마트시티사례중심 2015 EN-CORE. All rights reserved. Data Scientist : 엔코아데이터서비스센터장김옥기 Data Driven Strategy Consulting okkim@en-core.com 4 차산업혁명의핵심데이터가공플랫폼

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교육문의 : 031-546-6245( 수원 ), 054-479-2185( 구미 ), 052-217-2640( 울산 ) 일월화수목금토 1 2 3 4 5 6 7 나노내부결정분석 8 9 10 11 12 13 14 나노박막증착공정 15 16 17 18 19 20 21 나노표면특성분석 나노결정물질구조및성분분석기술 22 23 24 25 26 27 28 29 30 나노광소자공정

커널 방법론

커널방법론 박창이 서울시립대학교통계학과 박창이 ( 서울시립대학교통계학과 ) 커널방법론 1 / 31 학습내용 벌점화방법 재생커널힐버트공간 여러가지커널기계 박창이 ( 서울시립대학교통계학과 ) 커널방법론 2 / 31 커널방법론 회귀함수나베이즈분류함수가선형이라는가정은비현실적임최종모형의해석상의편리성또는과대적합문제를피하기위해선형모형을고려비선형모형의구축시적절한기저함수 (basis

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Ⅴ. 앙상블기법과신경망모형 1. 앙상블기법 3) 앙상블 (Ensemble) 기법은 CART라는도구가괜찮다는철학하에만들어진것이다. 하지만 CART의성능이우수하지못할수있기때문에이를개선하기위해만들어졌다. 주어진자료를이용하여여러개의예측모형을먼저만들고, 그예측모형들을결합하여최종적으로하나의예측모형을만드는방법이다. 최초로제안된앙상블알고리즘은 1996년에만들어진 Breiman의배깅

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1 2 Enterprise AI 인공지능 (AI) 을업무에도입하는최적의제안 Taewan Kim Solution Engineer Data & Analytics @2045 Imagine the endless possibilities to learn from 2.5 quintillion bytes of data generated every day AI REVOLUTION

CHU 통계교육 Workshop (DAY 7. MDA 군집분석 ) 1. 개념 Individual Directed Technique + 범주 ( 그룹 ) 에대한사전정보가없음 + 다변량측정치를동시에고려하여데이터개체분류 + 개체의유사성 (simila

1. 개념 Individual Directed Technique + 범주 ( 그룹 ) 에대한사전정보가없음 + 다변량측정치를동시에고려하여데이터개체분류 + 개체의유사성 (similarity, 거리의반대개념 ) 을측정변수들을이용하여계산 + 유사성이높은개체를군집으로묶어간다. + 개체를집단으로그룹화하여각집단의성격을파악함으로써데이터전체의구조에대한이해를얻는분석기법 군집원칙

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머신러닝알고리즘을이용한부동산가치산정에관한소고 심재헌부연구위원한국감정원 KAB 부동산연구원연구개발실 Ⅰ. 들어가며 2016년상반기대한민국의가장큰화두는바둑대결로널리알려진 AlphaGo 1) 와인공지능 (artificial intelligence) 이었다. 수많은경우의수를가진복잡한바둑경기만큼은아직까지인공지능기술이인간을상대로우위를점하기어렵다는일반적인예상과상반된결과가나오자,

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솔리드웨어프로젝트현황 데이터자동전처리 Machine Learning 기법적용 예측모델산출 CSS, 보험 Underwriting, Marketing, CRM 자동차보험고객손해액예측솔루션개발 개인대출고객연체율예측솔루션개발 Machine Learning 기반대안적 U/W 모형개발 소매중금리신용평가모형개발 AS 신용평가모형고도화프로젝트 기업을위한실질적가치창출용 인공지능솔루션

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Ⅳ. 사이버사고예측모델개발 사이버보험시장활성화를위해서는표준데이터개발이필요하다. 이를위하여이전장에서는빅데이터기반의사이버위험측정체계를제안하였다. 본장에서는제안된사이버위험지수를이용하여사이버사고 (Cyber Incident) 를예측하는모델을개발하고자한다. 이는향후정확한보험금산출에기여할것으로기대한다. 최근빅데이터, 인공지능 (Artificial Intelligence),

<4D F736F F D20302EC0CEC6AEB7CE2BC1BEB8F1B8AEBDBAC6AE2BBCBAB0FA BCBAB0FABEF7B5A5C0CCC6AEBFCFB7E1292E646F6378>

글로벌트렌드포트폴리오 채권같은주식 (Bond-like stocks) 리츠 (REITs) 스마트하우징 (Smart housing) 시니어이코노미 (Senior Economy) 뉴노멀소비 (New Consumers) 지속성장 (Continuous growth) 머신러닝 (Machine learning) 자율주행 (Autonomous driving) 만물인터넷 (Internet

Hallym Communication Policy Research Center 15 빅데이터기술은대용량의데이터를다룰때, 여러과정을거치게되는데, 데이터수집및데이터전처리, 저장, 분석, 활용 ( 시각화 ) 까지의과정을 거치게되며각과정별로핵심기술이존재한다. 빅데이터기술은대용

14 한림 ICT 정책저널 H a l l y m I C T P o l i c y J o u r n a l 빅데이터기술동향 전략적클라우드림 김광호이재준이사교수 빅데이터기술이란? 빅데이터기술은기존의데이터분석기법에비해 100배이상많은데이터를다루는기술이다. 빅데이터기술이다루는데이터의성격은다양하다. 예를들어시스템운영을통해산출되는로그데이터와구매기록데이터등의정형데이터뿐만아니라,

목차 1. 구축사례개요 2. 수행내용및절차 3. 수행내용상세 4. 활용 OSS 5. 활용시고려사항 6. OSS 공개계획 # 별첨 1

오픈소스빅데이터기술적용사례 2017.07.12 어니컴주식회사이성준이사 목차 1. 구축사례개요 2. 수행내용및절차 3. 수행내용상세 4. 활용 OSS 5. 활용시고려사항 6. OSS 공개계획 # 별첨 1 1. 구축사례개요 본내용은공고된제안요청서기반재구성한내용임 사업명 빅데이터활용식품사고ㆍ위해예측기반구축 수요기관 식품의약품안전처정보통계담당관실 사업기간 2016.08

자연언어처리

제 7 장파싱 파싱의개요 파싱 (Parsing) 입력문장의구조를분석하는과정 문법 (grammar) 언어에서허용되는문장의구조를정의하는체계 파싱기법 (parsing techniques) 문장의구조를문법에따라분석하는과정 차트파싱 (Chart Parsing) 2 문장의구조와트리 문장 : John ate the apple. Tree Representation List

Data Scientist Shortage

Data Science: 4 차산업혁명의핵심역량 2018 년 1 월 31 일 김형주교수 서울대컴퓨터공학부 Table of Contents What is Data Science Data Scientist 부족현상관련자료 Data Science 응용분야 Data Science 교육현황 삼성전자 DS 2 과정 Big Data 가주는가치 데이터 : 의미를담고있는기록된사실

맘톡광고소개서

2019. 04 맘톡광고소개서 맘톡어플 & 맘톡 SNS 광 고 소 개 서 I n d e x 서비스소개 - 특징 - 어플 & SNS 통계수치 - 3 - I. 서비스소개 01. 특징 02. 어플 & SNS 통계수치, - 4 - I. 서비스소개 01. 특징 02. 어플 & SNS 통계수치 0 ~7 2015. 11 구분임신 -12개월 12-24개월 25-36개월 주요내용

Microsoft PowerPoint - MDA DA pptx

판별분석개념 Indvdual Drected Technque 측정변수 ( 항목 ) 에의한개체분류 분류되어있는집단간의차이를의미있게설명해줄수있는독립변수들을찾아내어 변수의선형결합으로판별식 (Dscrmnant functon) 을만들어낸다. 이판별식을이용하여분류하고자하는개체의집단을판별 데이터유형 집단변수 : 범주형혹은이진형 판별변수 : 측정형 ( 등간척도포함 ) 사례

Multi-pass Sieve를 이용한 한국어 상호참조해결 반-자동 태깅 도구

Python: 파이썬이란무엇인가? Kangwon Natl. University Department of Computer Science Cheoneum Park Intelligent software Lab. 파이썬이란? Python 1990년암스테르담의귀도반로섬 (Guido Van Rossum) 이개발한인터프리터언어 국내외에서교육, 실무등에서많이사용 구글의소프트웨어,

PowerPoint 프레젠테이션

Agenda 회사소개 Customer challenges Pre-Configured Solution 사례 Special offer or promotion Predictive Analytics Industry Experience Big Data 회사소개 - 일반 DS-eTrade Microsoft 의 Cloud Platform & Data Platform 파트너

2018 데이터산업백서 2018 Data Industry White Paper

2018 데이터산업백서 2018 Data Industry White Paper 2018 데이터산업백서 2018 Data Industry White Paper Contents 발간사 추천사 2 그림으로보는데이터산업동향 6 2019 데이터산업이슈 TOP 10 10 제 1 부새로운디지털자원, 마이데이터 제 5 장국내금융데이터활용정책동향 74 제 5 부데이터솔루션동향

모듈 9

[1 차시 ] e-crm 과데이터마이닝의개요 1. CRM 과 e-crm 1) CRM의개념 CRM(Customer Relationship Management) 은고객에대한정확한이해를바탕으로고객이원하는제품과서비스를지속적으로공급함으로써고객을오래유지하여결과적으로고객의평생가치를극대화하고수익성을높이는통합된고객관리프로세스를말한다. 시장점유율보다는고객점유율을, 고객획득보다는고객유지를,

슬라이드 1

대중을위한빅데이터 CDS 를위한분석 2018. 4. 11 ( 수 ) 2018 BI Conference 비아이매트릭스윤성웅수석컨설턴트 Copyright (c) BI MATRIX Co., Ltd. 2016. All rights reserved. 생각의시작점 아는것과실행하는것은많은차이가있다. http://uproxx.com/movies/matrix-best-lines/

Chap 6: Graphs

그래프표현법 인접행렬 (Adjacency Matrix) 인접리스트 (Adjacency List) 인접다중리스트 (Adjacency Multilist) 6 장. 그래프 (Page ) 인접행렬 (Adjacency Matrix) n 개의 vertex 를갖는그래프 G 의인접행렬의구성 A[n][n] (u, v) E(G) 이면, A[u][v] = Otherwise, A[u][v]

19990307-1327

19980920-1308

DataGraft Intro

인공지능사업화를위한 데이터과학추진전략 강정우상무이사 빅데이터에서스마트데이터로 2009 ~ 2014 2013 ~ 2017 2016 ~ 2020 빅데이터기술발전단계 Smart Level 1 Format and Schema 기계가독성데이터 Automated Cost Reduction Smart Level 2 Pattern with Volume 기계학습가능데이터 Predictable

교육장소 NICE 1사옥 B1, 교육장 ( 서울영등포구은행로 17 ( 여의도동 )) * 주차불가 지하철을타실경우 9호선국회의사당역 3번출구에서여의도공원방향 2분직진후좌측 3분소요 (1층우리은행 ) 버스를타실경우지선버스 5615,5618,5711,6623,6633,761

교육장소 NICE 1사옥 B1, 교육장 ( 서울영등포구은행로 17 ( 여의도동 )) * 주차불가 지하철을타실경우 9호선국회의사당역 3번출구에서여의도공원방향 2분직진후좌측 3분소요 (1층우리은행 ) 버스를타실경우지선버스 5615,5618,5711,6623,6633,7613 간선버스 162,261,262,263,362,363,461 순환번스 61 2019 년도상반기

KIF Working Paper 2017-08 빅데이터를이용한딥러닝기반의기업부도예측연구 오세경 * 최정원 ** 장재원 *** * 건국대학교경영학과교수, E-mail: skoh@konkuk.ac.kr ** 건국대학교경영학과박사과정, E-mail: garden31@gmail.com *** 고려대학교의학통계학과석사과정, E-mail: jeawonlll@naver.com

2부 데이터 수집

4 부머신러닝 (Machine Learning) Text Mining 2 1 장텍스트마이닝및영문텍스트분석기법 문서분류 (Document Classification) 개본개념 분류 ( 예측 ) 모델 3 문서분류 (Document Classification) 누구의연설문인가? 4 자동분류시스템구성과정 데이터수집 데이터가공 분류모델구축 분류및평가 DB 구성 노이즈제거

MRIO (25..,..).hwp

공공투자사업의지역경제파급효과추정을위한 다지역산업연관모형 MRIO 구축및분석 한국개발연구원 제 Ⅰ 장문제의제기 1 제Ⅱ장다지역산업연관모형 (MRIO) 분석의추이및문제점 7 제Ⅲ장 MRIO 모형구축을위한방법론검토 17 제Ⅳ장 KDI MRIO 모형의구조및특성 37 제Ⅴ장 KDI MRIO 모형의세부구축방법 60 제Ⅵ장 KDI MRIO 모형의추정및결과 120 제Ⅶ장

Cloud Friendly System Architecture

-Service Clients Administrator 1. -Service 구성도 : ( 좌측참고 ) LB(LoadBlancer) 2. -Service 개요 ucloud Virtual Router F/W Monitoring 개념 특징 적용가능분야 Server, WAS, DB 로구성되어 web service 를클라우드환경에서제공하기위한 service architecture

9장. 연관규칙분석과 협업필터링

9 장. 연관규칙분석과협업필터링 박창이 서울시립대학교통계학과 박창이 ( 서울시립대학교통계학과 ) 9 장. 연관규칙분석과협업필터링 1 / 28 학습내용 연관규칙분석연관규칙측도절차고려사항협업필터링 박창이 ( 서울시립대학교통계학과 ) 9 장. 연관규칙분석과협업필터링 2 / 28 연관규칙분석 I 데이터에존재하는항목 (item) 들간의 if-then 형식의연관규칙을찾는방법기업의데이터베이스에서상품의구매,

목차 01. 관계자별주안점 02. ankus analyzer G 03. ankus analyzer 04. ankus analyzer G 특장점 05. 활용분야및업데이트 06. 지원서비스 07. ankus analyzer 관련안내별첨. 회사소개 1

공개 SW 빅데이터분석플랫폼 ankus analyzer G 소개및활용방안 2017.08.01 어니컴 이성준이사 목차 01. 관계자별주안점 02. ankus analyzer G 03. ankus analyzer 04. ankus analyzer G 특장점 05. 활용분야및업데이트 06. 지원서비스 07. ankus analyzer 관련안내별첨. 회사소개 1 PROLOGUE

9장. 연관규칙분석과 협업필터링

9 장. 연관규칙분석과협업필터링 박창이 서울시립대학교통계학과 박창이 ( 서울시립대학교통계학과 ) 9 장. 연관규칙분석과협업필터링 1 / 29 학습내용 연관규칙분석연관규칙측도절차고려사항협업필터링 박창이 ( 서울시립대학교통계학과 ) 9 장. 연관규칙분석과협업필터링 2 / 29 연관규칙분석 I 데이터에존재하는항목 (item) 들간의 if-then 형식의연관규칙을찾는방법기업의데이터베이스에서상품의구매,

본강좌의목적은독립변수와종속변수와의관계를검증하는통계적방법인회귀분석에대한기본적인이론과실습을통하여실제적으로연구를수행할수있는능력을갖추도록하는것입니다. 본강좌는회귀분석의개념적이해, 실제자료를이용한 SPSS 프로그램실습, 결과해석및결과표작성의순서로진행할예정입니다. 본강좌에서학습할

2016 년동계연구방법론워크샵 ㆍ강좌 : 기초통계분석ㆍ일시 : 2월 2일 ( 화 ) 기초통계분석 강좌는통계학을전혀모르거나통계이론과통계분석을기초부터학습하고자하는연구자에게적합한초급과정입니다. 대부분의학생들은기초통계과목은어렵고수학과밀접한관련이있는과목이라고생각합니다. 그러나통계이론은통계자체를탐구하는것이아니라자신의연구분야에통계를적용하여객관적이고과학적인힘을부여하려하는것이목적이기때문에,

ㅇ ㅇ

ㅇ ㅇ ㅇ 1 ㆍ 2 3 4 ㅇ 1 ㆍ 2 3 ㅇ 1 2 ㆍ ㅇ 1 2 3 ㆍ 4 ㆍ 5 6 ㅇ ㆍ ㆍ 1 2 ㆍ 3 4 5 ㅇ 1 2 3 ㅇ 1 2 3 ㅇ ㅇ ㅇ 붙임 7 대추진전략및 27 개세부추진과제 제 5 차국가공간정보정책기본계획 (2013~2017) 2013. 10 국토교통부 : 2013 2017 차 례 제 1 장창조사회를견인하는국가공간정보정책

목 차 Ⅰ. 사업개요 5 1. 사업배경및목적 5 2. 사업내용 8 Ⅱ. 국내목재산업트렌드분석및미래시장예측 9 1. 국내외산업동향 9 2. 국내목재산업트렌드분석및미래시장예측 목재제품의종류 국내목재산업현황 목재산업트렌드분석및미래시

목재미래기업발굴및육성을위한 중장기사업방향제안 2017. 11. 목 차 Ⅰ. 사업개요 5 1. 사업배경및목적 5 2. 사업내용 8 Ⅱ. 국내목재산업트렌드분석및미래시장예측 9 1. 국내외산업동향 9 2. 국내목재산업트렌드분석및미래시장예측 16 2.1. 목재제품의종류 16 2.2. 국내목재산업현황 19 2.3. 목재산업트렌드분석및미래시장예측 33 Ⅲ. 목재미래기업의정의및분류

1. Introduction : 모멘텀효과와패턴학습의적용 모멘텀현상은약 1 년여간의가격상승을보인자산이그방향성을단기간 (1~3 개월 ) 동안지속하는것을말한다. 이러한현상이주식, 채권, 커머더티, 환등의거의모든자산에서발생했음을 Moskovitz (2012) 등이조사, 보고

< 함수형데이터분석방법론을통한모멘텀효과관측과시각화 > Seungkyu Lee 요약 Global 자산군에서의모멘텀현상을패턴인식관점에서의함수형데이터분석방법론 (Functional Data Analysis) 을적용하여기존의연구결과와일치함을확인하며분류된패턴군집의시각화를통해기존의 time series momentum 으로는확인하기어려운시각정보를추출한다. 최근금융시계열데이터분석에머신러닝

사이람주요분석알고리즘소개 1 / 10 사이람주요분석알고리즘소개 사이람은약 200여개의내부알고리즘을보유하고이를구현하여제품화및프로젝트에활용하고있습니다. 네트워크 분석알고리즘 146 개 통계기반 분석알고리즘 26 개 기계학습 알고리즘 21 개 Domain Specific 알

1 / 10 사이람은약 200여개의내부알고리즘을보유하고이를구현하여제품화및프로젝트에활용하고있습니다. 네트워크 분석알고리즘 146 개 통계기반 분석알고리즘 26 개 기계학습 알고리즘 21 개 Domain Specific 알고리즘 5개 이중사이람이다양한분야의프로젝트에서가장활발하게활용하고있는알고리즘및향후여러분야에서활용될수있을것이라전망하는알고리즘을선정하여소개합니다.

Untitled-1

영역별 욕구조사 설문지 예시 자료 3 장애인영역 평택시 사회복지시설 욕구조사 실무도움서 _ 201 202 _ 평택복지재단 영역별 욕구조사 설문지 예시 자료 2 3 2 3 평택시 사회복지시설 욕구조사 실무도움서 _ 203 204 _ 평택복지재단 영역별 욕구조사 설문지 예시 자료 2 3 4 평택시 사회복지시설 욕구조사 실무도움서 _ 205 2 3 4 5 6 7

Reinforcement Learning & AlphaGo

Gait recognition using a Discriminative Feature Learning Approach for Human identification 딥러닝기술및응용딥러닝을활용한개인연구주제발표 이장우 wkddn1108@kist.re.kr 2018.12.07 Overview 연구배경 관련연구 제안하는방법 Reference 2 I. 연구배경 Reinforcement

<C3E6B3B2B1B3C0B0313832C8A32DC5BEC0E7BFEB28C0DBB0D4292D332E706466>

11-8140242-000001-08 2013-927 2013 182 2013 182 Contents 02 16 08 10 12 18 53 25 32 63 Summer 2 0 1 3 68 40 51 57 65 72 81 90 97 103 109 94 116 123 130 140 144 148 118 154 158 163 1 2 3 4 5 8 SUMMER

SW 기초교양교육이수가이드라인 경희대학교 SW 중심대학사업단 4 차산업혁명에대비하기위해대한민국정부는초 / 중 / 고교에 SW 교육을의무화하고, 보다더빠른준비를위해대학 생전체에 SW 기초교양교육을권장하고있습니다. 특히, 과학기술정보통신부는 'SW 중심대학 ' 사업을통해

SW 기초교양교육이수가이드라인 경희대학교 SW 중심대학사업단 4 차산업혁명에대비하기위해대한민국정부는초 / 중 / 고교에 SW 교육을의무화하고, 보다더빠른준비를위해대학 생전체에 SW 기초교양교육을권장하고있습니다. 특히, 과학기술정보통신부는 'SW 중심대학 ' 사업을통해 SW 기초교 양교육을의무화하고있습니다. 'SW 중심대학 ' 사업을수행하고있는경희대학교에서는특정한두과목을지정하여의무화하는대신,

저작자표시 - 비영리 - 변경금지 2.0 대한민국 이용자는아래의조건을따르는경우에한하여자유롭게 이저작물을복제, 배포, 전송, 전시, 공연및방송할수있습니다. 다음과같은조건을따라야합니다 : 저작자표시. 귀하는원저작자를표시하여야합니다. 비영리. 귀하는이저작물을영리목적으로이용할

저작자표시 - 비영리 - 변경금지 2.0 대한민국 이용자는아래의조건을따르는경우에한하여자유롭게 이저작물을복제, 배포, 전송, 전시, 공연및방송할수있습니다. 다음과같은조건을따라야합니다 : 저작자표시. 귀하는원저작자를표시하여야합니다. 비영리. 귀하는이저작물을영리목적으로이용할수없습니다. 변경금지. 귀하는이저작물을개작, 변형또는가공할수없습니다. 귀하는, 이저작물의재이용이나배포의경우,

Megazone-ML-v2

활용장점 학습모델개발자관점및비지니스 Time-to-market Jaehoon Lee 목차 I. 머신러닝 à 개발자관점 기본개념 약간의수학 약간의데모 모델개발자들의작업 II. 모델개발자생산성과비교 No coding. Fast deployment 비즈니스영역 SageMaker 란? 마무리 머신러닝은수집 / 저장 / 처리 / 분석 / 배포 / 활용단계를거쳐프로덕션되어집니다.

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ISO/IEC 의온톨로지와메타데이터 표준화동향 2013. 06. 26. 한국과학기술정보연구원 김장원 목차 메타데이터와온톨로지 표준제정및표준화기구 사례분석 소개 메타데이터 (Metadata) 정의 데이터의데이터 (Wikipedia) 객체혹은사물에관한기술 (ISO/IEC) if P is data and if P Q represents the descriptive

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1) 초고를읽고소중한조언을주신여러분들게감사드린다. 소중한조언들에도불구하고이글이포함하는오류는전적으로저자개인의것임을밝혀둔다. 2) 대표적인학자가 Asia's Next Giant: South Korea and Late Industrialization, 1990 을저술한 MIT 의 A. Amsden 교수이다. - 1 - - 2 - 3) 계량방법론은회귀분석 (regression)

비교적기초통계분석방법으로분류될수있습니다. 그러나집단간평균차검증에대한분석방법인분산분석에대한이해는다양한변수들간의관계를분석하는구조방정식 (SEM: Structural Equation Modeling), 회귀분석을기본으로하는다층모형 (HLM: Hierarchical Linea

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Chapter 6. 정준상관분석 6.1 정준상관분석 정준상관분석 (Canonical Correlation Analysis) 은변수들의군집간선형상관관계를파악하는분석방법이다. 예를들어신체적조건 ( 키, 몸무게, 가슴둘레 ) 과운동력 ( 달리기, 윗몸일으키기, 턱걸이 ) 사이의선형상관관계가있는지알아보고, 관계가있다면어떤관계가있는지분석하는것이다. 정준상관분석은 (

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ment Perspective (주)아임굿은 빅데이터 기술력, 반응형웹 제작, 온라인마케팅 노하우를 겸비한 IT 솔루션개발 및 마케팅 전문 기업입니다. 웹 정보를 수집하는 크롟링 시스템과 대량의 데이터를 처리하는 빅데이터 기술을 통해 쉽게 지나칠 수 있는 정보를 좀 더 가치있고 흥미로운 결과물로 변화하여 고객에게 제공하고 있습니다. 또한 최근 관심이 높아지고

빅데이터 분석을 위한 데이터 마이닝

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