데이터마이닝은 중요한 패턴이나 경향을 추출하기 위한 목적으로 데이터를 체계적으로 개발하는 것으로 정의된다. 많은 기업에서는 정보기술의 향상과 데이터 저장 비용의 하락으로 대용량의 데이터를 저장 할 수 있다. 방대하고 복잡해진 데이터를 효과적으로 활용하는 방안이 최대 관심이다. 경영
[4] 의사결정나무(Decision Trees)
의사결정나무(Decision Trees)는 분류 또는 예측을 목적으로 하는 어떤 경우에도 사용될 수 있는 기법으로 분석의 정확도보다는 분석과정의 설명이 필요한 경우에 더 유용하게 사용
(1) 세분화(Segmentation)
데이터를 비슷한 특성을 갖는 몇 개의 그룹으로 분할하여 각 그룹별
7. QA의 게임 데이터 개발 참여-Line games
0. 게임 퀄리티를 위해 필요한 데이터를 개발 단계부터 QA 부서 인력을 참여시켜 필요한 데이터를 편집하고 QA부서에서 해당 데이터를 익숙하게 활용 할 수 있도록 하여 빠른 데이터 활용을 할 수 있도록 함
0. 데이터 카탈로그(Data Catalog)는 데이터의 명세서, 데
1. 설계 목표
영상취득장치를 이용하여 영상을 입력받고 이를 처리하여 숫자 0~9까지 10가지 숫자를 구분하는 것이 목표이며 웹캠의 영상에는 문자의 배경과 문자만 나오도록 테스트 환경을 제한한다.
2. 설계 제한
(1) 인식의 정확성 -입력된 문자와 숫자를 인식하여 의도한 출력이 나오도록 함.
(
Ⅰ. 평가시스템 설계
1. 육성의 원칙(Emphasis on Development)
연구원 평가시스템은 연구원 개개인의 능력과 연구업적에 상응하는 보상을 함으로써 우수한 연구업적을 보인 연구원들은 보다 진전된 연구업무를 수행하도록, 그리고 연구업적이 부진한 연구원들은 더욱 분발하도록 유도하는 것을 목적으로