2017/09/073 [국제무역연구원] 인도 사물인터넷(IoT) 제품 사례와 현지 시장 진출 시사점 1. 인도 IoT 시장 현황과 전망 - 뛰어난 IT 능력과 모디 정부의 4차 산업 혁명 및 스타트업 육성정책에 힘입어 빠르게 성장 - IoT 시장 매출액: 2016년 56억 달러, 2020년 150억 달러(연평균 28% 성장) - IoT 제품수: 같은 기간 동안 2억 개에서 27억 개로 약 13배 이상 늘어날 전망 - 향후 모디 정부는 '디지털 인디아', '스마트시티', 'IoT 발전 생태계 구축' 및 '스타트업 인디아' 등의 정책을 지속적으로 추진할 예정으로 IoT 제품 관련 시장은 더욱 커질 전망 ** 출처: [국제무역연구원] 인도 사물인터넷(IoT) 제품 사례와 현지 시장 진출 시사점 ** 문서: 2017. 9. 7. [주택금융연구원] 알파고의 학습방법과 공사 활용 방안 ■ 알파고는 정책망(Policy network)과 가치망(Value network)이라는 2개의 심층신경망(Deep Neural Network)을 활용한 딥러닝 기법 사용 ■ 인공신경망(Artificial Neural Network, ANN) - 두뇌의 구조를 모방한 최적화 방법론 - 단순한 구조의 인공뉴런들을 연결하여 복잡한 문제를 해결 - 인공신경망에 관한 이해는 향후 인공지능 이해를 위한 초석 ■ 인공신경망 연구의 강점 및 활용 방안 - 수많은 데이터를 분석하여 일정한 규칙을 발견하고, 이에 따라 분류·예측하는데 강점 - 공사 업무 가운데 관련된 자료의 크기가 방대하고, 독립변수와 설명변수간의 관계가 이론적으로 명확하지 않은 경우 기계학습 적용을 통해 예측 정확도 향상을 기대해 볼 수 있음 ① 주택.. 2017. 9. 7. [주택금융연구소] 빅데이터 분석 방법론과 데이터 과학자 ■ 목차 1. 연구배경 2. 기계학습(Machine Learning)의 이해 1) 개요 2) 지도학습(Supervised Learning) 3) 비지도학습(Unsupervised Learning) 3. 기계학습의 응용 1) 딥러닝(Deep Larning) 2) 텍스트 마이닝(Text Mining) 3) 협업 필터링(Collaborative Filtering) 4. 데이터 과학자(Data Scientist) 1) 정의 및 역할 2) 필요 역량 5. 결론 및 시사점 - 연구배경: 공사 내 빅데이터 분석에 대한 관심 및 이해 향상, 분석 방법론 활용을 위한 다양한 아이디어 수렴을 위해 본 보고서 작성 ** 출처: [주택금융연구소] 빅데이터 분석 방법론과 데이터 과학자 ** 문서: 2017. 9. 7. 이전 1 다음
