제1장 데이터마이닝의 개요
1. 데이터마이닝의 정의
1956년 미국의 어느 조그만 마을에 작은 전파상을 운영하는 밀러라는 사람이 있었다. 이 전파상은 수 대에 걸쳐서 내려오는, 그 주위의 여러 다른 마을에도 소문이 난 유명한 가게였다. 물론 주위에는 여러 개의 전파상이 있었지만 유독 밀러씨
많은 조직은 자동화 된 복잡한 의사 결정에 신경회로망을 사용한다. 신경회로망은 요청된 행동의 방향 패턴을 쉽게 식별할 수 있다. 각각의 회로망은 그들의 활동을 증진 시키기 위해 과거의 경험으로부터 배운다. Technology 구성원의 멤버인 그들은 기계학습법이라고 불린다. 기계학습법은 11장에서 묘
Ⅰ. 기계학습 기술
오늘날 복잡한 의사결정을 자동화하기 위해 많은 조직이 신경망을 사용한다. 신경망은 그것을 만들어 낸 추천된 행동의 과정으로 쉽게 그 패턴을 정의할 수 있다. 과거 경험으로부터 학습한 이후 망의 능력이 향상되어 '기계학습'이라 불리는 기술 군의 하나가 되었다. 기계학습은
인공지능
인공지능(AI - Artificial Intelligence)에 대해서 알아보기 전에 우선 ‘지능(Intelligence)’은 무엇을 의미하는지 알아볼 필요가 있다.
지능은 지적인 작업을 할 수 있게 해준다. 지적인 작업이란 보통 사고(reasoning), 추론(inference), 학습(learning), 문제해결(problem solving) 등의 능력을 필요로 하는 작업