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지식&정보

인공신경망(ANN)의 역사와 장단점 및 사례를 알아보자 인공신경망(ANN)의 역사와 장단점 및 사례를 알아보자 인공신경망(Artificial Neural Network)에 관련하여 간단한 내용을 적었던적이 있습니다. 예전에 딥러닝과 머신러닝 관련해서 인공신경망을 언급한적이 있었는데 집중적으로 다뤄본적이 없어 이번기회에 제대로 다뤄보려고 합니다. 우선 역사를 알아야하는데 사람의 두뇌는 컴퓨터 영역과 매우 다른 영역입니다. 지금 현재 미래에서는 조금 다른 방향으로 나아갈 수 있을지 모르겠지만 맨처음 인공신경망이 나온 이유는 사람의 두뇌와 컴퓨터영역이 다르기 때문에 컴퓨터적 사고를 하려면 어떻게 하면 좋을까라는 고민에서 1950년대부터 시작됬습니다. 기반자체는 1940년 대에 정립된 수학적 이론을 토대로 되어 있지만 최근까지 인공지능 개발에 중점을 두게 되었습니다.. 더보기
빅데이터 마케팅 분석 활용사례 장점 및 단점 빅데이터 마케팅 분석 활용사례 장점 및 단점 저는 새로운 기술에 대해서 알아볼때 장점과 단점을 반드시 알아보고 장점이 단점을 초월할때 기술에대해 정말 좋다고 생각합니다. 빅데이터마케팅또한 분명한 장점이 존재할것이고 수많은 단점또한 존재할것입니다. 이미 데이터를 마케팅에 활용 하지 않는곳은 존재하지 않을정도로 너도나도 데이터를 사용하고 있습니다. 그래서 왜 빅데이터마케팅을 사용하는지, 어떤 단점이 있는지 개념과 함께 짚고 넘어가도록 하겠습니다. 기본적으로 데이터를 활용하기전에 수집을먼저합니다. 즉 데이터 마이닝이라는 과정을 통해 데이터를 모으기 시작하는데요 즉. 데이터에서 내게 유용한 지식을 추출하거나 찾아내는 과정을 데이터 마이닝이라고 합니다. 예전부터 이런 작업을 컴퓨터나 데이터 과학의 힘과 결합하여 .. 더보기
빅 데이터분석 사이언티스트(Data Scientist) 개발자의 중요성과 한계 빅 데이터분석 사이언티스트(Data Scientist) 개발자의 중요성과 한계 21세기에 가장 주목을 받고 있는 직업 중에 하나로 불리는 데이터사이언티스트에 대해 소개하도록 하겠습니다. 수학, 통계, 컴퓨팅, 시각화, 해커, 도메인전문가, 데이터엔지니어링 등 매우 다양한 분야에서 활동하고 있으며 더욱 자세히 알아보도록 하겠습니다. 데이터 사이언티스트는 앞서말한것처럼 다양한 분야에서 활동하고 있습니다. 하지만 자세히 들여다 보면 4가지정도의 분야에서 전문적으로 활동하고 있습니다. 사업이나 도메인관련, 수학관련, 컴퓨터과학 관련, 의사소통 관련 분야가 있습니다. 이 분야에서 데이터 사이언티스트의 기둥이라고 할 정도로 이런 분야에서 정보와 통찰력을 기반으로 의사결정을 하는데에 매우 도움을 주고 있으며 고객에게.. 더보기
미래를 주도하는 디지털 트랜스 포메이션(Digital Transformation) 4차 산업혁명 정의와 사례 미래를 주도하는 디지털 트랜스 포메이션(Digital Transformation) 4차 산업혁명 정의와 사례 항상 모든 기술에는 거대한 장점이라는 큰 흐름이 있고 반대되게 한계와 단점을 가지고 있습니다. 이번에 소개하는 디지털 트랜스 포메이션이라는 거대한 흐름은 앞으로의 미래를 주도해나갈 흐름중에 하나로 지금 전세계적으로 행해지고 있는 거대한 줄기라고 생각하시면 이해하기 편하실거같습니다. 디지털 트랜스 포메이션은 기본적으로 디지털 기술들이 비즈니스 산업에 융합 및 통합되어 고객에게 가치를 전달하려는 움직임입니다. 우선 최근까지 좋지 않은 시선이 많았지만 코로나19로 인해 한계를 극복하고 더 빠른 시간내에 기술이 발전하고 있음을 알 수 있습니다. 현재 수많은 조직들이 계속 도전하며 깨지고 실험을 통해 앞으.. 더보기
빅 데이터시각화(Data visualization) 분석의 중요성과 단점 빅 데이터시각화(Data visualization) 분석의 중요성과 단점 데이터시각화(Data visualization)가 얼마나 중요하고 장점과 단점에 대해 말씀드리고 개념을 설명해드리겠습니다. 우선 현재 전세계적으로 데이터가 넘치고 있습니다. 모든 데이터가 나에게 유용한 정보는 아닌데요 주어진 정보를 해석하기 위해서 보기 쉽게 데이터를 정리해야되는데 그럴때 유용하게 사용할 수 있는 것이 데이터 시각화라는 것입니다. 그래프나 그림 지도로 직관적으로 보여져 집단에 있는 사람을보다 정확하고 빨리 이해할 수 있도록 방대한 데이터에서 모여진 그림으로 파악할 수 있습니다. 이렇게 데이터시각화가 중요한 이유는 툴을 사용해서 우리같은 아마추어도 경력과 관계 없이 쉬운 데이터 분석과 시각화로 내가 원하는 결론에 도달.. 더보기
텍스트마이닝(자연어처리기반) 프로그램 분석 사례 및 한계 텍스트마이닝(자연어처리기반) 프로그램 분석 사례 및 한계 오늘은 텍스트 마이닝에 대해 소개하려고합니다. 개념부터 다뤄보도록 하겠습니다. 데이터 마이닝이라고 들어보셨나요? 데이터 마이닝은 구조화 된 데이터 형식을 주로 다루는데 텍스트 마이닝은 텍스트를 중점으로 다룹니다. 기본적으로 아직 구조화되지 않은 수 많은 텍스트를 탐색하고 추출하여 분석해서 정형화된 모델로 만들기위해 진행하는 하나의 과정입니다. 보통 엄청나게 큰 규모의 비정형 데이터를 다루기 때문에 빅데이터로 만들어진 플랫폼 혹은 딥러닝, 머신러닝같은 기술로 데이터를 다루는 사람들에게 아주 사용하기 간편해졌습니다. 지금 현재 문서, 이메일, 댓글, 다양한 기록, 텍스트로 이루어진 데이터에서 내가 원하는 결과를 만들기 위해 정보를 얻을 수 있습니다. .. 더보기
지능형교통시스템(ITS) 첨단과학기술 특징과 시장 동향(전망) 지능형교통시스템(ITS) 첨단과학기술 특징과 시장 동향(전망) 지능형교통시스템(Intelligent Transport System), 즉 줄여서 ITS 라고도 하는 지능형교통시스템은 결론부터 말하면 교통으로 발생하는 모든 문제를 최소화하고 효율적인 교통을 달성하는데에 의의를 둡니다. 4차산업혁명으로 스마트시티가 대두되면서 도시가 발달하며 사람의 삶을 좋게 한다는 생각이 많은사람들 사이에서 이야기 되면서 지능형교통시스템은 스마트시티에서 매우 중요한 역할을 하게 합니다. 왜냐하면 기본적으로 편한건 좋은데 안전해야 되니까요. 도시에서 주변을 살펴보면 많은 사람들이 이동을 합니다. 각자의 목적은 다른데 이동을 할때 교통을 사용하게 되는데 ITS 발전으로 최적화된 교통으로 시간과 비용을 아낄 수 있는 기술의 발전.. 더보기
엣지컴퓨팅(Edge Computing)이 주목 받고 있는 이유와 필요성 및 한계(단점) 엣지컴퓨팅(Edge Computing)이 주목 받고 있는 이유와 필요성 및 한계(단점) 1. 엣지컴퓨팅(Edge Computing)이 주목 받고 있는 이유와 필요성 엣지 컴퓨팅이 주목을 받고 있는이유는 지연시간과 대역폭 사용을 큰 폭으로 줄일 수 있기 때문입니다. 어떻게 줄일 수 있을까요? 바로 컴퓨터를 데이터자원에 맥시멈까지 가깝게 만들 수 있는데에 의의를 두고 있습니다. 즉 엣지컴퓨팅이라는 것은 네트워크에서 프로그램(프로세스)를 적게 사용하면서 이렇게 줄인 프로그램을 사용하고 있는 사람의 네트워크에지(장치 혹은 서버)로 이동시킵니다. 그러면 데이터의 양이 압도적으로 줄여지는것이고 시간을 아낄 수 있으니 결국 "속도"가 빠르게 되는것입니다. 핵심은 통신장치와 상대적인 거리가 가깝냐 머냐의 차이로 이해가.. 더보기

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