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-데이터 마이닝(data mining)
의사결정을 유도하고 미래의 행위를 예측하기 위해 사용될 수 있는 패턴 및 규칙을 발견하기 위해 데이터웨어하우스의 컨텐츠를 포함한 대규모 데이터들을 모아서 분석하는 것입니다. 거대한 데이터베이스로부터 숨겨진 패턴과 관계를 찾아 기업 데이터에 대한 통찰을 제공해 준다.

- 퍼지 논리(fuzzy logic)
지식을 근사 또는 주관적인 가치를 사용하는 규칙의 형태로 표현하기 위한 소프트웨어 기술입니다. 퍼지 논리는 물리적 장치를 제어하기 위해 사용되어 왔으며, 제한적인 의사결정 어플리케이션에 사용되기 시작하였습니다. 전통적인 IF-THEN 규칙이나 정확한 숫자로 표현하기 어려운 문제에 적용합니다.

- 신경망(neural networks)
대용량 데이터에서 패턴이나 관계를 발견하기 위해 뇌의 처리 패턴을 흉내 낸 하드웨어 또는 소프트웨어입니다. 프로그래밍 없이 학습하는 능력과 사람에 의해 쉽게 설명될 수 없는 패턴 인식 능력으로 유명합니다. 지속적으로 상호 작용하는 많은 수의 감지 및 처리 마디(nodes)로 구성되고, 새로운 데이터에 적용할 은닉층의 논리를 구축하기 위해 기존 데이터 내에 있는 패턴으로부터 규칙을 “학습”합니다. 이들은 과학, 의학 그리고 대용량의 데이터로부터 패턴을 식별하는 비지니스 영역에서 사용되고 있습니다.

- 유전자 알고리즘(genetic algorithms)
적합도, 교차, 돌연변이 등과 같은 유전학에 기반한 처리를 이용하여 주어진 문제에 대한 최적의 해결책을 찾기 위해 매우 많은 수의 가능한 해결책을 검토하는 방법입니다. 가장 최악의 해결책은 버려지고, 양질의 해결책이 생존하여 더 나은 해결책을 생산합니다. 수많은 대안과 변수들을 고려해야 하는 최적화, 제품 설계, 그리고 산업 시스템의 모니터링 등의 문제들에 적용 되고 있습니다.

- 지능형 에이전트(intelligent agents)
인간의 직접적인 관여 없이 사용자, 비즈니스 처리과정, 또는 소프트웨어 어플리케이션을 위해 전문적이고, 반복적이며, 예측 가능한 업무를 이면에서 수행하는 소프트웨어 프로그램입니다. 이 에이전트는 사용자를 대신하여 업무를 수행하거나 의사결정을 하기 위해 학습된 지식베이스를 사용합니다.