기술 정보39 빅데이터 중요한 이유 및 특징, 실생활 사례 조직에서 정보를 수집하고 기계 학습 프로젝트, 예측 모델링 및 기타 고급 분석 응용 프로그램에 사용할 수 있는 구조화, 반구조화 및 비구조화 데이터의 조합을 빅데이터라고 합니다. 이것을 처리하고 저장하는 시스템은 데이터 분석 사용을 지원하는 도구와 결합하게 되는데 오늘은 이것이 중요한 이유 및 특징, 실생활 사례를 알아봅니다. 빅데이터 중요한 이유기업은 시스템상에서 빅데이터를 사용하여 운영 방식을 개선하고, 더 나은 고객 서비스를 제공하며, 개인화된 마케팅 캠페인을 만들고, 궁극적으로 수익과 이익을 증가시킬 수 있는 여러 조치를 이행합니다. 이를 효과적으로 사용하는 기업은 더욱 빠르고 정보에 입각한 비즈니스 결정을 내릴 수 있기 때문에 그렇지 않은 기업에 비해 잠재적으로 경쟁 우위를 확보할 수 있습니다... 2023. 5. 8. 인공지능의 기원과 유형 및 사례, 사용 위험성 인간의 사고 및 의사 결정 프로세스를 모방하는 것과 관련된 컴퓨터 과학의 특정 분야입니다. 이러한 프로그램은 종종 데이터를 분석하고 사람의 도움 없이 자체 성능을 개선하여 자체 알고리즘을 수정할 수 있습니다. 오늘은 이러한 인공지능의 기원과 유형 및 사례부터 사용 위험성까지 알아보도록 하겠습니다. 인공지능의 기원 인공 지능 분야에서 최초로 이루어진 실질적인 작업은 20세기 중반 영국의 논리학자이자 컴퓨터 개척자인 Alan Mathison Turing에 의해 이루어졌습니다. 1935년 튜링은 무한한 메모리와 앞뒤로 움직이는 스캐너로 구성된 추상 컴퓨팅 기계를 설명했습니다. 스캐너의 동작은 기호의 형태로 메모리에 저장되는 명령 프로그램에 의해 지시됩니다. 이것은 튜링이 설명한 내장 프로그램 개념이며, 여기에.. 2023. 5. 7. 머신러닝 알고리즘 및 종류, 딥러닝과의 차이 인공 지능 및 컴퓨터 과학의 한 분야로, 데이터와 알고리즘을 사용하여 인간이 학습하는 방식을 모방하고 점차 정확도를 향상하는 데 중점을 둡니다. 데이터 과학 분야의 중요한 구성 요소인 머신러닝에는 어떤 알고리즘이 작용하며 종류는 무엇이 있는지, 딥러닝과의 차이는 무엇인지 알아보도록 하겠습니다. 머신러닝 알고리즘 머신러닝 알고리즘은 여러 종류가 다양하게 존재하는데 대표적으로 몇 가지 정도만 추려서 알아보겠습니다. 가장 먼저, Linear Regression 알고리즘입니다. 작동 기능을 이해하려면 임의의 통나무를 무게가 증가하는 순서로 정렬하는 방법을 상상해 볼 수 있습니다. 여기서 한 가지 문제가 있습니다. 각 통나무의 무게를 측정할 수는 없다는 것입니다. 통나무의 높이와 둘레를 보고 이러한 가시적 매개변.. 2023. 5. 6. 사물인터넷 과거와 미래, 긍정적 효과, 미래 전망 인터넷을 통해 데이터를 다른 기기 및 시스템과 연결 및 교환할 목적으로 센서, 소프트웨어, 기타 기술을 내장한 물리적 객체(사물)의 네트워크를 의미하는 것이 무엇인지 궁금하십니까? 이것을 사물인터넷이라고 하는데 이번 시간에는 이것의 과거와 미래, 긍정적 효과, 미래 전망에 대해서 알아봅니다. 사물인터넷 과거와 미래 물체에 센서와 지능을 추가하는 개념은 1980년대 일부 대학생들이 내용물을 원격으로 추적하기 위해 코카콜라 자판기를 개조하기로 결정했을 때 처음 논의되었습니다. 그러나 이 기술은 부피가 크고 진전이 별로 없었습니다. 사물인터넷이라는 용어는 1999년 컴퓨터 과학자 케빈 애쉬튼에 의해 만들어졌습니다. Procter & Gamble에서 근무하는 동안 애쉬튼은 공급망을 통해 제품을 추적하기 위해 제.. 2023. 5. 5. 이전 1 2 3 4 5 ··· 10 다음
