데이터마이닝, 컴퓨터 비전, 자연어 처리, 생체인식, 검색엔진, 의학 진단, 카드 사기 탐지, 증권시장 분석, DNA 시퀀스, 음성·손 글씨 인식, 전략게임, 로봇 등에 활용되고 있다. 따라서 본론에서는 기계학습(Machine Learning)에 관하여 조사하여 설명하고 기계학습을 위해 활용될 수 있는 정보통신 기술에
데이터를 빅 데이터라 하며, 대용량 데이터를 활용 및 분석하여 가치 있는 정보를 추출하고 생성된 지식을 바탕으로 능동적으로 대응하거나 변화를 예측하기 위한 정보화 기술을 의미한다.
2. 빅데이터의 등장 배경
1) 데이터의 다양화 및 생산량 증가, 데이터 처리 기술의 발전
빅데이터가 등장하
데이터마이닝에 의해 발견되는 기존의 관념을 깨는 지식은 기업 경쟁력 강화에 결정적인 도움을 준다.
1.2 연구의 필요성 및 목적
기업의 경영환경 변화 ( 시장의 변화, IMF 이후 산업구조 조정, 다양한 고객 요구 등)로 기업 경영에 있어 데이터베이스 마케팅(Database Marketing), 고객관계관리(CRM: Custo
1. 데이터마이닝이란?
데이터마이닝이란 대량 데이터로부터 유용한 정보나 패턴을 추출하는 기법으로서, Gartner Group에서는 ‘대량의 데이터 집합으로부터 수학적인 패턴(규칙, 연관성, 상관관계, 추세, 예측모형 등)을 찾아내고 분석하는 프로세스’로 정의한다. 즉, 대량의 데이터로부터 유용한 정
데이터의 형태를 바로 빅데이터라 할 수 있다. 그러나 빅데이터의 정의는 관점에 따라 다르게 정의내릴 수 있는데, 이는 빅데이터의 활용목적과 의미가 분석 자에 의해 달라질 수 있기 때문이다.
2. 빅데이터 출연 배경
디지털 기술이 발달하고 페이스북, 트위터 등 소셜 미디어가 등장하면서 데이터